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基于GIS的犯罪模式分析研究--以上海市长宁区为例

论文目录

摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-14页
第一章绪论	第14-22页
·研究背景和意义	第14-15页
·研究进展	第15-20页
·国外研究进展	第15-18页
·国内研究进展	第18-20页
·研究内容	第20-21页
·论文结构	第21-22页
第二章研究方法	第22-33页
·空间分布模式识别	第22-24页
·最邻近指数法	第22-23页
·Ripley'K统计法	第23-24页
·核密度估计法	第24-25页
·关联规则	第25-33页
·关联规则概述	第25-29页
·关联规则挖掘算法	第29-33页
第三章研究区域与数据	第33-38页
·研究区域	第33-34页
·数据与预处理	第34-38页
·数据来源	第34-35页
·数据预处理	第35-38页
第四章犯罪时空分布模式分析	第38-52页
·案件时间分布分析	第38-44页
·月际变化分析	第39-40页
·周际变化分析	第40-41页
·日际变化分析	第41-44页
·案件空间分布模式分析	第44-49页
·基于聚类分析的案件分布模式识别	第44-46页
·基于二维核密度估计法的案件空间分布	第46-49页
·天气、节假日对犯罪行为的影响分析	第49-52页
·天气因素对犯罪行为的影响分析	第49-50页
·节假日对犯罪行为的影响分析	第50-52页
第五章基于关联规则的犯罪时空关联分析	第52-68页
·网格划分	第52-53页
·时间段设置	第53-54页
·利用Apriori算法挖掘关联规则	第54-65页
·偷盗三车案件的时空关联分析与预测	第55-62页
·扒窃拎包案件的时空关联分析与预测	第62-65页
·预测效果分析与评价	第65-68页
第六章结论	第68-70页
·主要成果	第68-69页
·不足与展望	第69-70页
参考文献	第70-76页
致谢	第76页

论文编号BS2369077，这篇论文共76页会员购买按0.35元/页下载，共需支付26.6元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付38元。

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