【技术实现步骤摘要】
一种基于风险预测的优化警力配置的方法
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[0001]本专利技术涉及大数据分析领域，具体涉及一种基于风险预测的优化警力配置的方法。
技术介绍
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[0002]随着越来越多的城市进入现代化，居民社区成为了城镇居民的主要住宅组织形式，居民社区的建筑形式、管理方式、居民生活条件和习惯都与农村住宅有很大的不同，已日益成为人、财、物的聚散地，社区的治安与社会治安息息相关。同时，住宅社区的主要特点有居住功能单一，相对封闭独立、人口密度高、人口结构复杂等，这些特点决定了社区民警的日常治安工作的复杂性与多样性，一方面，社区民警占公安系统总警力比例不高，纷繁复杂的事务与社区民警数量的存在明显矛盾，另一方面管辖过大，管户过多，使得社区民警下社区防范与管理工作的时间和精力更是难以保证，这必然会造成民警对社区风险情况发现不了、掌握不清、控制不住的被动局面。
[0003]然而目前的警力配置方法还处于比较初级的阶段，基于人为对社区大小、居住人口数量、外来人口多寡等因素的判断分配警力，以及通过“哪里报警，哪里配警”的形式被动的进行警力资源的分配，这样...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于风险预测的优化警力配置的方法，其特征在于，包括以下步骤：对社区犯罪数据集进行预处理：将社区犯罪数据集中的数据格式整理为符合社区风险预测模型输入的数据条；每条数据包括时间节点，社区名，犯罪类型，每种犯罪类型的发生次数；所述社区风险预测模型采用深度学习模型搭建；其中，一个时间节点为24h；将预处理后的社区犯罪数据集中的数据输入至社区风险预测模型中，输出每个社区历史的每种犯罪类型的预测值，其中，所述预测值为每种犯罪类型每个时间节点的发生数；计算所述预测值和除所述预测值以外影响社区风险情况指标的权重，通过所述权重计算得到所有社区的预测风险情况排名，其中，除所述预测值以外影响社区风险情况的指标包括社区居民是否有前科、社区收入水平、受教育程度、流动人口数、社区物业水平；按照所述所有社区的预测风险情况排名分配警务资源：对风险较高的社区集中优势警力资源。2.如权利要求1所述的一种基于风险预...
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