【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的警情预测方法和系统
本专利技术属于群情报信息研判领域
，特别是一种基于大数据的警情预测方法和系统。
技术介绍
随着群情报信息研判工作正逐步朝着数字化、自动化迈进，大数据开始在群情报信息研判等行业领域逐渐得到普及应用，然而面对海量数据，情报员难以进行一一细致分析，只能针对要素较全和较为紧急的情报信息进行处理，其余的因人力有限只能沉睡于系统中，对于大量过时信息，只能置之不理，大量的警情信息难以发挥应有作用，进一步完善的需求日益迫切。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于大数据的警情预测方法和系统。一种基于大数据的警情预测方法，包括：S100.对监控平台采集的数据进行结构化分析，并存储在分布式服务器；S200.从分布式服务器定量抽取数据，通过大数据分析模块进行大数据分析，得到警情预测公式；S300.对大数据分析模块得到警情预测公式进行公式筛选、评判以及再修正；S400.将实时监控的现有数据代入...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的警情预测方法，其特征在于，包括：/nS100.对监控平台采集的数据进行结构化分析，并存储在分布式服务器；/nS200.从分布式服务器定量抽取数据，通过大数据分析模块进行大数据分析，得到警情预测公式；/nS300.对大数据分析模块得到警情预测公式进行公式筛选、评判以及再修正；/nS400.将实时监控的现有数据代入警情预测公式，得到当前区域的警情预测结果；/nS500根据当前区域的警情预测结果，在GIS地图上实时展示。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的警情预测方法，其特征在于，包括：
S100.对监控平台采集的数据进行结构化分析，并存储在分布式服务器；
S200.从分布式服务器定量抽取数据，通过大数据分析模块进行大数据分析，得到警情预测公式；
S300.对大数据分析模块得到警情预测公式进行公式筛选、评判以及再修正；
S400.将实时监控的现有数据代入警情预测公式，得到当前区域的警情预测结果；
S500根据当前区域的警情预测结果，在GIS地图上实时展示。
2.如权利要求1的一种基于大数据的警情预测方法，其特征在于，S100包括：
S101.对非结构化的数据进行结构化分析处理，其中，非结构化的数据包括：图像和视频；
S102.提取对警情重要的数据并存储到分布式服务器里。
3.如权利要求1的一种基于大数据的警情预测方法，其特征在于，S200包括：
S201.利用采样数据求得的积-矩相关系数以及秩相关系数确定数据相关性；
S202.根据确定数据相关性强弱进行维度排序；
S203.根据现有数据拟合得到复数结果预测公式。
4.如权利要求1的一种基于大数据的警情预测方法，其特征在于，S300包括：
S301.根据更新数据得到的新的公式来检验现有预测公式的准确度；
S302.设定准确度阈值，如果准确度阈值过小，则在现有预测公式的基础上尝试修正参数拟合新的预测公式；
S303.如果当前模板无法拟合得到合理结果，则切换替补公式重新拟合；
S304.反复S302-S303步骤，得到最终预测公式。
5.如权利要求1的一种基于大数据的警情预测方法，其特征在于，大数据分析模块的工作流程为：
抽取定量数据，通过采样求得的积-矩相关系数以及秩相关系数，判断数据是否具备相关性；
利用PCA方法对原有数据通过降噪和去除亢余来简化数据，进行降维处理，根据得到的主成分贡献值以及方差进行维度排序；
确定因子相关性强弱，根据现有数据运用不同的公式进行参数拟合；
通过参数拟合得到相对稳定的预测公式后交由评判系统使用。
6.如权利要求5的一种基于大数据的警情预测方法，其特征在于，评判系统的工作流程为：
将更新的数据带入大数据分析模块得到的预测公式，得到预测数据，得到预测数据和实事数据的偏差；
将得到的偏差与预设偏差比较，如果偏差较大，则根据当前模板函数利用加权最小二乘法重新拟合...
【专利技术属性】
技术研发人员：张凯，谈鸿韬，
申请(专利权)人：武汉烽火众智数字技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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