Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/5016
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Графеева Наталья Генриховна | ru_RU |
dc.contributor.author | Вахрушев Артем Андреевич | ru_RU |
dc.contributor.author | Vakhrushev Artem | en_GB |
dc.contributor.editor | Кандидат физико-математических наук, доцент Н.Г.Графеева | ru_RU |
dc.contributor.editor | Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor N.G.Grafeeva | en_GB |
dc.date.accessioned | 2016-10-10T02:21:28Z | - |
dc.date.available | 2016-10-10T02:21:28Z | - |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.other | 024133 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/5016 | - |
dc.description.abstract | Целью настоящей работы является построение качественных прогнозов уровня преступности в городе Чикаго, на основании которых могут быть определы неблагоприятные дни, в которые число преступлений значительно превосходит средний уровень. Для этого приводится описание наиболее известных моделей прогнозирования, исследуется взаимосвязь количества преступлений и различных внешних факторов (например, дня недели или погодных условий). Также на основании найденных данных приводится подробная визуализация - графики и таблицы, которые отражают наиболее опасное время суток, дни недели и месяцы в году, в которые необходимо усиливать полицейский контроль на улицах города. Помимо этого строятся интерактивные карты, которые легко позволяют найти наиболее опасные районы и улицы города. На основе полученных закономерностей строятся модели прогнозирования уровня преступности, которые учитывают как исторические данные по преступлениям так и различные внешние факторы. Приводятся оценки точности полученных результатов, которые позволяют судить о качестве прогнозов. | ru_RU |
dc.description.abstract | In this paper the crime rate prediction is analyzed. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | уровень преступности | ru_RU |
dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | анализ временных рядов | ru_RU |
dc.subject | crime rate | en_GB |
dc.subject | neuron network | en_GB |
dc.subject | machine learning | en_GB |
dc.subject | time series analyses | en_GB |
dc.title | Crime rate prediction based on statistics | en_GB |
dc.title.alternative | Прогнозирование уровня преступности на основе статистических данных | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | MASTER'S STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Master_Thesis_-_diploma-6.pdf | Article | 1,24 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyv_Vaxrushev.pdf | ReviewSV | 557,74 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st006961_Grafeeva_Natalya_Genrixovna_(supervisor)(Ru).txt | ReviewSV | 5,04 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Vaxrushev_recenziya.pdf | ReviewRev | 504,99 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st006961_Grafeeva_Natalya_Genrixovna_(reviewer)(Ru).txt | ReviewRev | 4,75 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.