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本成果得出了一种基于交织时间序列局部连接循环神经网络的犯罪 预测方法，针对如何基于循环神经网络实现犯罪预测，提供一种可直接对不同间隔的时间序列进行分析而不需要重采样，能获得更好的预测效果的基于交织时间序列局部连接循环神经网络的犯罪预测方法，本发明能够有效提高提高犯罪的定量预测的准确性，相比现有方法能够达到更好的效果。

犯罪预测是关系到社会稳定和人民生活的重大问题。从普通人的角度来看，作为居民或旅游者，告诉他们一个定性的预测结果比定量的更具吸引力。他们更关心安全与否，会发生多少罪行。一个定性的预测结果似乎足以让人们远离危险。但实际上，问题是应该如何界定危险。作为一个游客，如果一个小男孩告诉你下一个街区是很危险的，也许你会联想到一个大狗或几个淘气的青少年。但是如果一个警官告诉你，你会毫不犹豫地换个地方。所以真正的问题是谁定义危险。现在从警察部署或决策者的角度来看，对定量预测结果的处理更加实际。定义盗窃罪危险的阈值可能需要超过十个案件发生，但枪击案件很可能一个就足够危险了。不同类型犯罪之间的关系，地理因素和经济因素都是需要考虑的重要决策条件。在所有的复杂因素中，定量预测是智能决策最关键的基础。 市场应用中，本成果将提供一种可直接对不同间隔的时间序列进行分析而不需要重采样，能获得更好的预测效果的基于交织时间序列局部连接循环神经网络的犯罪预测方法，在市场应用上能够有效提高提高犯罪的定量预测的准确性，相比现有方法能够达到更好的效果，为预防犯罪的实施有着积极作用。

朱培栋，男，1971年5月出生，博士，教授，2011年起任国防科技大学计算机学院博士生导师，现任长沙学院电子信息与电气工程学院院长，信息与通信工程省重点应用特色学科带头人，湖南省光电健康检测工程技术研究中心主任。IEEE（国际电气电子工程师协会）通信学会高级会员，中国电子学会首届云计算专家委员会专家，中国计算机学会互联网专委会和物联网专委会委员；曾任加拿大圣泽威尔大学James客座讲席教授；2014年全国复杂网络大会副主席。主要研究新一代互联网、网络安全、网络科学和网络思维。先后负责20余项国家和部委级等科研课题，作为第一完成人，授权发明专利19项，登记软件著作权7项，获全国发明博览会铜奖一项。获部委级科技进步奖2项。独立专著1部，合著合译学术著作9部，发表学术论文220余篇，SCI/EI索引160余篇；出版教材2部，教学研究著作1部，发表教学研究论文20篇，其中2篇为封面论文，获评《计算机教育》杂志创刊15周年“十佳作者”。“计算机网络”国家级精品课程主讲教师，网络思维的系统阐释者和积极倡导者，获部委级教学成果一等奖1项；指导博士硕士生80余名，2人获省部级优秀学位论文。