犯罪量动态优化组合预测方法

摘要

单一预测模型在预测犯罪量时难以协调拟合和泛化关系,从而影响预测结果的准确性。针对以上问题,提出一种数据驱动的可动态优化组合预测方法。以分析自回归求和移动平均模型、向量自回归模型及支持向量机模型的优点为基础,使用后验概率为每个模型赋予权重,结合误差最小原则动态调整权重。实验结果表明,该方法具有较高的预测精度和稳定性,能满足短时犯罪量预测的需要。