基于随机森林和时空核密度方法的不同周期犯罪热点预测对比

柳林, 刘文娟, 廖薇薇, 余洪杰, 姜超, 林荣平, 纪佳楷, 张政

地理科学进展 ›› 2018, Vol. 37 ›› Issue (6) : 761-771.

PDF(6582 KB)
EN中文
PDF(6582 KB)
地理科学进展 ›› 2018, Vol. 37 ›› Issue (6) : 761-771. DOI: 10.18306/dlkxjz.2018.06.003 CSTR: 32072.14.dlkxjz.2018.06.003
研究论文

基于随机森林和时空核密度方法的不同周期犯罪热点预测对比

    {{javascript:window.custom_author_cn_index=0;}}
  • {{article.zuoZhe_CN}}
作者信息 +

Comparison of random forest algorithm and space-time kernel density mapping for crime hotspot prediction

    {{javascript:window.custom_author_en_index=0;}}
  • {{article.zuoZhe_EN}}
Author information +
文章历史 +

本文亮点

{{article.keyPoints_cn}}

HeighLight

{{article.keyPoints_en}}

摘要

{{article.zhaiyao_cn}}

Abstract

{{article.zhaiyao_en}}

关键词

Key words

本文二维码

引用本文

EndNote

Ris (Procite)

Bibtex

导出引用
{{article.zuoZheCn_L}}. {{article.title_cn}}[J]. {{journal.qiKanMingCheng_CN}}, 2018, 37(6): 761-771 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2018.06.003
{{article.zuoZheEn_L}}. {{article.title_en}}[J]. {{journal.qiKanMingCheng_EN}}, 2018, 37(6): 761-771 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2018.06.003
中图分类号：

参考文献

列表( 原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序 ) 可视化分析

参考文献

{{article.reference}}

基金

版权

{{article.copyrightStatement_cn}}
{{article.copyrightLicense_cn}}
PDF(6582 KB)

Accesses

Citation

Detail
段落导航
相关文章

/

〈 〉