基于模糊算法的犯罪地理目标模型优化

        摘要: 传统的犯罪地理目标模型仅基于案件点空间距离信息进行预测，忽视了地理环境因素 、 警察因素等对犯罪人选择落脚点的影响，导致预测精度不理想 。 针对这一问题，将地理环境 、 警察 等高相关性的因素通过模糊化处理提取出来，作为模型修正参数加入到传统 CGT 模型中，从而得 到改进的 CGT 模型 。 利用实例对传统模型与改进模型预测效果进行对比，结果表明改进 CGT 模 型取得了较好的预测效果，预测命中百分率至少高于原始 CGT 模型 6% 以上 。