論文の概要: Innovative LSGTime Model for Crime Spatiotemporal Prediction Based on MindSpore Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20136v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 00:57:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:18:14.813285
• Title: Innovative LSGTime Model for Crime Spatiotemporal Prediction Based on MindSpore Framework
• Title（参考訳）: MindSpore フレームワークに基づく犯罪時空間予測のための革新的LSG時間モデル
• Authors: Zhenkai Qin, Weibao Zhong, Caifeng Gao,
• Abstract要約: 本稿では,Long Short-Term Memory(LSTM)とGated Recurrent Unit(RU)とMultiheadparse Self-attentionメカニズムを統合した犯罪時空間予測モデルLGSTimeを提案する。 統合モデルは、複雑な時間的データを扱うために、それぞれのテクニックの強みを活用する。 CNNモデルと比較して、Mean Squared Error(MSE)、Mean Absolute Error(MAE)、Root Mean Squared Error(RMSE)の2.8%、1.9%、および1.4%のパフォーマンス向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: With the acceleration of urbanization, the spatiotemporal characteristics of criminal activities have become increasingly complex. Accurate prediction of crime distribution is crucial for optimizing the allocation of police resources and preventing crime. This paper proposes LGSTime, a crime spatiotemporal prediction model that integrates Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and the Multi-head Sparse Self-attention mechanism. LSTM and GRU capture long-term dependencies in crime time series, such as seasonality and periodicity, through their unique gating mechanisms. The Multi-head Sparse Self-attention mechanism, on the other hand, focuses on both temporal and spatial features of criminal events simultaneously through parallel processing and sparsification techniques, significantly improving computational efficiency and prediction accuracy. The integrated model leverages the strengths of each technique to better handle complex spatiotemporal data. Experimental findings demonstrate that the model attains optimal performance across four real - world crime datasets. In comparison to the CNN model, it exhibits performance enhancements of 2.8\%, 1.9\%, and 1.4\% in the Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), and Root Mean Squared Error (RMSE) metrics respectively. These results offer a valuable reference for tackling the challenges in crime prediction.
• Abstract（参考訳）: 都市化の加速に伴い、犯罪活動の時空間的特性はますます複雑になっている。 犯罪の正確な予測は、警察の資源配分の最適化と犯罪防止に不可欠である。 本稿では,Long Short-Term Memory(LSTM),Gated Recurrent Unit(GRU),およびMulti-head Sparse Self-attentionメカニズムを統合した犯罪時空間予測モデルLGSTimeを提案する。 LSTMとGRUは、季節性や周期性といった犯罪時系列の長期的依存関係を独自のゲーティング機構を通じて捉えている。 一方,Multi-head Sparse Self-attention(マルチヘッドスパース自己注意)機構は,並列処理とスパーシフィケーション技術を通じて犯罪事象の時間的特徴と空間的特徴の両方に焦点を合わせ,計算効率と予測精度を大幅に向上させる。 統合モデルは、それぞれのテクニックの強みを活用して、複雑な時空間データを扱う。 実験結果から、このモデルが4つの実世界犯罪データセットで最適なパフォーマンスを達成することが示された。 CNNモデルと比較して、平均正方形誤差(MSE)、平均絶対誤差(MAE)、ルート平均正方形誤差(RMSE)でそれぞれ2.8\%、1.9\%、1.4\%のパフォーマンス向上を示す。 これらの結果は、犯罪予測の課題に取り組む上で貴重な参考となる。

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