基于随机森林的城市犯罪空间分布密度建模与影响因素探析--以上海市为例

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1、2018届研究生硕士学位论文分类号：学校代码：10269密级：学号：51153901081EastChinaNormalUniversity硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目：基于随机森林的城市犯罪空间分布密度建模与影响因素探析——以上海市为例院系：地理科学学院专业：地图学与地理信息系统研究方向：GIS开发与城市遥感指导教师：刘红星教授余柏蒗教授学位申请人：崔用祥2018年4月DissertationforMasterDegreein2018StudentCode：5115390108

2、1UniversityCode：10269EastChinaNormalUniversityModelingofSpatialDistributionDensityandInfluentialFactorsofUrbanCrimesBasedonRandomForests:ACaseStudyofShanghai,ChinaDepartment：SchoolofGeographicSciencesMajor：CartographyandGeographicalInformationSystemResearchD

3、irection：DevelopmentofGISandUrbanRemoteSensingSupervisor：ProfessorLiuHongxingProfessorYuBailangCandidate：CuiYongxiangApril,2018华东师范大学硕士学位论文崔用祥硕士学位论文答辩委员会成员名单姓名职称单位备注过仲阳教授华东师范大学主席於家副教授上海师范大学黄昌副教授西北大学华东师范大学硕士学位论文摘要改革开放以来，中国的城市化进程快速推进，大中城市发展迅猛。在高速发展过程中，城市犯罪问题成为

4、阻碍城市可持续发展的主要绊脚石之一。如何有效降低城市犯罪活动是当前快速城市化背景下不可避免的一大挑战。本文在总结了以往关于城市犯罪影响因素与建模方法的成果基础上，选取上海市2015年入室盗窃、室外盗窃、两抢活动、色情活动、侮辱殴打和暴力犯罪等六种典型犯罪类型为研究对象，探讨了其时空分布规律，并基于500m格网融合土地利用、道路路网、感兴趣点（PointOfInterest,POI）、夜间灯光、人口和房价等多源数据作为影响犯罪活动的因素集，利用随机森林方法建立犯罪易发程度与各因素之间的定量关系，同时分析了影响因素

5、的作用方式。具体的研究成果分为以下三个方面：（1）根据报案记录分别从时间和空间角度分析了每种犯罪活动的分布规律。时间上，犯罪活动存在明显的季节性差异和昼夜的不同；空间上，不同尺度的比较分析发现犯罪活动主要集中在中心城区（外环内）。（2）将500m格网尺度下的犯罪案件空间核密度作为本研究的犯罪易发程度指标，然后基于随机森林建立了外环内每种犯罪活动易发程度的预测模型，并提取了重要特征集。模型评价参数?2均在0.80左右，且均方根误差????都保持在较低的水平。模型的检验结果也表明模型具有较好的预测能力。（3）在构建

6、好的犯罪易发程度预测模型基础上，引入特征贡献来探析城市特征与犯罪易发程度之间的关系。结果表明同一因素对不同犯罪类型的影响既有差异性也有相似性，并且同一犯罪类型相关因素的影响方式也存在明显的差异。本文的研究成果能够为城市犯罪精细化治理和防控提供决策支持，具有重要的社会价值。提出的基于随机森林的研究方法为以后利用随机森林研究城市犯罪提供了一种新思路。关键词：犯罪；时空特征；核密度；随机森林；因素分析I华东师范大学硕士学位论文ABSTRACTSincetheReformandOpening-uppolicy,thep

7、rocessofurbanizationinChinahasbeenacceleratedrapidly,especiallyinlargeandmedium-sizedcities.Duringtheprocessofrapiddevelopment,theurbancrimeshasbecomeoneofthemainstumblingblockstothesustainableurbandevelopment.Hence,decreasingcriminalactivitieseffectivelyisa

8、nunavoidablechallengeagainstthebackgroundofrapidurbanization.Basedontheexistingstudiesrelatedtothemodelingofurbancrimesandanalysisofinfluentialfactors,thisresearchanalyzedthespatio-temporaldistr