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基于LSTM模型的恐怖袭击事件发生时间预测 被引量：7
1
作者 罗澜峻 祁超 +1 位作者 王红卫 王雷 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期163-172,243,共11页
针对部分地区恐怖袭击短期内频发的问题,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络模型的恐怖袭击事件发生时间预测方法.首先,建立了恐怖袭击事件演化模型,对局部地区存在的恐怖袭击事件短期内数量剧增现象进行了分析.其次,以演化模型为基础... 针对部分地区恐怖袭击短期内频发的问题,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络模型的恐怖袭击事件发生时间预测方法.首先,建立了恐怖袭击事件演化模型,对局部地区存在的恐怖袭击事件短期内数量剧增现象进行了分析.其次,以演化模型为基础从全球恐怖主义数据库(GTD)中提取出17项代表恐怖袭击事件特性的指标,并构建了用于预测的LSTM模型.采用伊拉克2001年9月至2016年底的恐怖袭击事件数据进行实验分析.结果表明,基于LSTM的预测方法能够较准确的预测短期内恐怖袭击事件的发生时间. 展开更多
关键词 恐怖袭击事件 预测 长短时记忆 神经网络
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