该项目致力于利用卡尔加里市的犯罪及混乱数据，运用神经网络模型预测未来犯罪数量。数据涵盖2018年至2024年的月度记录。
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：ZIP
简介：
本项目运用神经网络模型分析卡尔加里市自2018至2024年间的犯罪和混乱事件的月度数据，旨在精准预测未来的犯罪趋势。
数据字典：
- 社区名称：卡尔加里的社区名称。
- 犯罪类别：发生的犯罪类型。
- 犯罪数量：当月发生的犯罪数。
- 年份：犯罪发生的年份。
- 月份：犯罪发生的月份。
实施策略：
1. 数据加载与理解：首先加载数据集，了解其结构和内容。
2. 数据预处理：清理数据，为分析和模型建立做准备。
3. 探索性数据分析：通过分析数据来识别犯罪趋势及模式。
4. 建立神经网络模型：设计并构建用于预测的神经网络模型。
5. 模型优化：调整参数以提高预测准确性。
6. 模型训练：在训练集上进行模型训练，并验证其效果。
7. 未来犯罪预测：利用建立好的模型来预测未来的犯罪数量。
技术实现：
- 使用Python语言处理数据和构建模型。
- 利用Pandas和NumPy工具操作数据。
- 应用Matplotlib和Seaborn库创建可视化图表。
- 运用TensorFlow及Keras框架搭建并训练神经网络模型。
分析与预测：
对犯罪数据进行了详尽的趋势分析，涵盖社区、类型以及时间维度的分布情况。采用长短期记忆（LSTM）网络进行犯罪数量的时间序列预测，并通过评估训练和验证损失来衡量模型性能。
结论：
借助深入的数据分析及先进的神经网络技术，项目成功构建了一个能够预测未来犯罪数目的模型。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
