التحليل المقارن للنموذج المشترك (المكاني والزماني) ونماذج الانحدار للتنبؤ بجرائم القتل

محتوى المقالة الرئيسي

Laith S. Ibrahim
Ghadeer Jasim Mohammed

الملخص

الهدف الرئيسي للبحث هو بناء نموذج جديد قادر على إعطاء أداء أكثر دقة في التنبؤ بالسلاسل الزمنية والمكانية البسيطة، ثم مقارنته بنماذج لها دور واضح وأداء دقيق في التنبؤ بالبيانات التي لها صفات ترتبط فيها السلاسل الزمنية والمكانية مثل (بيانات الجريمة). تم بناء نموذج الانحدارالمدمج وهو نموذج يتكون من دمج نموذجين هما  نموذج انحدار السلاسل الزمنية مع نموذج  الانحدار المكاني وجعلها نموذج واحد  يكون قادر على تحليل البيانات بابعادها الزمانية والمكانية. استخدمنا عدة نماذج لكي يتم مقارنتها بالنموذج المدمج وهي الانحدار الخطي المتعدد ، انحدار شجرة القرار ، انحدار الغابات العشوائية و انحدار الشبكة العصبية . اما البيانات المستخدمة في دراستنا هي بيانات أعداد جرائم القتل الشهرية لمديريات الشرطة في بغداد والمحافظات خلال الفترة من كانون الثاني 2015 الى حزيران 2023. وقد تم تحليل البيانات ومن ثم تقسيمها الى مجموعتين مجموعة تدريب ومجموعة اختبار، لأداء هذه النماذج في التنبؤ. ومن ثم قمنا بتقييم دقة أداء كل نموذج باستخدام اثنين من المقاييس الإحصائية: )  ,RMSE)، وذلك لتحديد النموذج الأفضل والأدق أداءً بين النماذج المختارة. تم الحصول على نتيجة سيناريو مهمة في المقارنة بين هذه النماذج، إذ حصل النموذج المدمج على الأداء الأكثر دقة من النماذج الاخرى ، وذلك بالاعتماد على قيم مقاييس دقة الأداء لكل نموذج فيما يتعلق بالبيانات المستخدمة في جريمة القتل.

تفاصيل المقالة

القسم

Articles

كيفية الاقتباس

"التحليل المقارن للنموذج المشترك (المكاني والزماني) ونماذج الانحدار للتنبؤ بجرائم القتل" (2025) مجلة الهندسة, 31(4), ص 14–26. doi:10.31026/j.eng.2025.04.02.

المراجع

Albayati, A. H. and Lateif, R. H., 2018. Statistical analysis of mortality and morbidity due to traffic accidents in Iraq. Journal of Engineering, 24(1), pp. 20-40.‏ https://doi.org/10.31026/j.eng.2018.01.02

Alnuaimi, A. F. and T. H. Albaldawi, 2024. An overview of machine learning classification techniques. In BIO Web of Conferences. EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/bioconf/20249700133

Alsuwaylimi, A. A., 2023. Comparison of arima, ann and hybrid arima-ann models for time series forecasting. Information Science Letters An International Journal, 12(2), pp. 1003-1016. http://dx.doi.org/10.18576/isl/120238

Braithwaite, J., 1989. Crime, shame and reintegration. Cambridge Press.

Breiman, L., 2001. Machine Learning. Kluwer Academic Publishers, 45. pp. 5-32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324

Çalışır, K., Krczal, G. and Uslu, V.V., 2022. Small RNA-seq dataset of wild type and 16C Nicotiana benthamiana leaves sprayed with naked dsRNA using the high-pressure spraying technique. Data in Brief, 45, p.108706. https://doi.org/10.1016/j.dib.2022.108706

Catlett, C., Cesario, E.; Talia, D. and Vinci, A., 2018 A data-driven approach for spatio-temporal crime predictions in smart cities. In 2018 IEEE International Conference on Smart Computing (SMARTCOMP). IEEE, June. pp.17-24. https://doi.org/10.1109/SMARTCOMP.2018.00069

Chen, Z., Ma, M., Li, T., Wang, H., and Li, C., 2023. Long sequence time-series forecasting with deep learning: A survey. Information Fusion, 97, P. 101819.‏ https://doi.org/10.1016/j.inffus.2023.101819

Chi, Guangqing and Jun Zhu, 2008. Spatial regression models for demographic analysis. Population Research and Policy Review, 27 , pp.17-42. https://doi.org/10.1007/s11113-007-9051-8

Cohen, L. E.; Felson, M., 2003. Social change and crime rate trends: A routine activity approach. Crime: Critical Concepts in Sociology, 1, 316.‏ ISBN-0-415- 25265-2.

Couch, C.; Dennemann, A., 2000. Urban regeneration and sustainable development in Britain: The example of the Liverpool Ropewalks Partnership. Cities, 17(2), pp.137-147.‏ https://doi.org/10.1016/S0264-2751(00)00008-1

Clarke, R. V., 2014. Introduction to the transaction edition. The reasoning criminal: Rational choice perspectives on offending, ix-xvi.‏ ISBN-978-1-4128-5275-3

Cohn, E. G. 1990. Weather and crime. The British Journal of Criminology, 30(1), pp. 51-64.‏ https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.bjc.a047980

Dai, B., Gu, C., Zhao, E., and Qin, X., 2018. Statistical model optimized random forest regression model for concrete dam deformation monitoring. tructural Control and Health Monitoring 25 (6), P.2170. https://doi.org/10.1002/stc.2170

Durbin, James, 1960. Estimation of parameters in time-series regression models. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 22, pp. 139-153. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1960.tb00361. Ehrlich, I., 1975. On the relation between education and crime. In Education, income, and human behavior. NBER.‏ ISBN: 0-07-010068-3

Gilroy, E., Hirsch, R. M. and Cohn, T. A., 1990. Mean square error of regression‐based constituent transport estimates. Water Resources Research. 26(9). pp. 2069-2077. https://doi.org/10.1029/WR026i009p02069

Hussein, M. A., 2022. Performance analysis of different machine learning models for intrusion detection systems. Journal of Engineering, 28(5), pp. 61-91. https://doi.org/10.31026/j.eng.2022.05.05

Hyndman, R. J. and G. Athanasopoulos, 2018. Forecasting: principles and practice, 2nd edition, OTexts: Melbourne, Australia. OTexts.com/fpp2. https://www.otexts.org/fpp.

Imai, C., Armstrong, B., Chalabi, Z., Mangtani, P. and Hashizume, M., 2015. Time series regression model for infectious disease and weather‏. Environmental Research, 142, pp. 319-327. https://doi.org/10.1016/j.envres.2015.06.040

Kadar, C., Maculan, R and Feuerriegel, S., 2019. Public decision support for low population density areas: An imbalance-aware hyper-ensemble for spatio-temporal crime prediction. Decision Support Systems, 119, pp. 107-117. https://doi.org/10.1016/j.dss.2019.03.001

Kennedy, B. P., Kawachi, I., Prothrow-Stith, D., Lochner, K. and Gupta, V., 1998. Social capital, income inequality, and firearm violent crime. Social Science and Medicine, 47(1), pp. 7-17.‏ https://doi.org/10.1016/S0277-9536(98)00097-5

Leong, K., and Sung, A., 2015. A review of spatio-temporal pattern analysis approaches on crime analysis. International E-Journal of Criminal Sciences, (9).‏

Mohamed, S. R., Burhan, A. M. M. and Hadi, A. M. A., 2016. Calculating the transport density index from some of the productivity indicators for railway lines by using neural networks. Journal of Engineering, 22(9), pp. 1-19.‏ https://doi.org/10.31026/j.eng.2016.09.14

Obaid, M. M., and Saleh, M. H., 2024. Efficient intrusion detection through the fusion of ai algorithms and feature selection methods. Journal of Engineering, 30(07), pp. 184-201.‏ https://doi.org/10.31026/j.eng.2024.07.11

Patterson, E. B., 1991. Poverty, income inequality, and community crime rates. Criminology, 29(4), pp. 755-776.‏ https://doi.org/10.1111/j.1745-9125.1991.tb01087

Ranson, M., 2014. Crime, weather, and climate change. Journal of environmental economics and management, 67(3), pp. 274-302.‏ https://doi.org/10.1016/j.jeem.2013.11.008

Rights, J.D. and Sterba, S.K., 2018. A framework of R-squared measures for single-level and multilevel regression mixture models. Psychological Methods, 23(3), p.434.https://doi/10.1037/met0000139

Schneider, A., Hommel, G. and Blettner, M., 2010. Linear Regression Analysis. Part 14 of a Series on Evaluation of Scientific Publications. 107(44). Deutsches Ärzteblatt International. pp. 776-782. https://doi.org/10.3238%2Farztebl.2010.0776

Sun, J., Yue, M., Lin, Z., Yang, X., Nocera, L., Kahn, G. and Shahabi, C., 2020. Crime forecaster: Crime prediction by exploiting the geographical neighborhoods’ spatiotemporal dependencies. In Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Applied Data Science and Demo Track: European Conference, ECML PKDD 2020 Part V. Ghent,

Belgium: Springer International Publishing, pp. 52-67

Jobson, J. D, 1991. Multiple Linear Regression. In: Applied Multivariate Data Analysis. Springer Texts in Statistics. Springer, New York, NY. ‏https://doi.org/10.1007/978-3-030-67670-4_4

Yi, F., Yu, Z., Zhuang, F., Zhang, X., and Xiong, H., 2018. An integrated model for crime prediction using temporal and spatial factors. In 2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM). IEEE, November. pp. 1386-1391. https://doi.org/10.1109/ICDM.2018.00190

Zhang, G.P. 2012. Neural networks for time-series forecasting. In: Handbook of Natural Computing. Springer, Berlin, Heidelberg. pp. 461–477. https://doi.org/10.1007/978-3-540-92910-9_14

Zhao, X. and J. Tang., 2017. Modeling temporal-spatial correlations for crime prediction. In Proceedings of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management., November. pp. 497-506. https://doi.org/10.1145/3132847.3133024

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.