Прогнозирование количества преступлений в Российской Федерации с помощью нейрона

Автор: Кайбичев И.А., Семенов В.А.

Журнал: Вестник экономики, управления и права @vestnik-urep

Рубрика: Математика

Статья в выпуске: 2 (51), 2020 года.

Бесплатный доступ

Предпринята попытка прогноза количества преступлений в Российской Федерации с помощью нейрона. Сравнение реальных и прогнозных значений за период 2004 2019 годов приводит к выводу о достаточно хорошем качестве прогноза. Величина относительной ошибки находилась в интервале от 0,18 до 15,49%.

Количество преступлений, математическое прогнозирование, нейронная сеть

Короткий адрес: https://sciup.org/142226838

IDR: 142226838

Список литературы Прогнозирование количества преступлений в Российской Федерации с помощью нейрона

  • Состояние преступности в России за январь - декабрь 2019 г. М.: Главное управление правовой статистики и информационных технологий Генеральной прокуратуры Российской Федерации, 2019. 52 с.
  • Schneider S. Predicting crime: a review ofthe research. Department of Justice of Canada, Research and Statistics Division, 2002. 37 p.
  • Henderson M.T., Wolfers J., Zitzewitz E. Predicting crime // John M. Olin Program in Law and Economics Working Paper No. 402. Chicago: The Law Scholl The University of Chicago, 2008. 63 p.
  • Омигов В.И. Прогноз преступности как эффективное средство противодействия преступности // Юридические записки. 2014. № 1. С. 9 - 14.
  • Разбегаев П.В. Состояние преступности в Волгоградской области как критерий формирования прогноза в регионе // Теория и практика общественного развития. 2014. № 18. С. 102 - 103.
  • Разбегаев П.В. Прогноз преступности в Волгоградской области: комплексный подход // Теория и практика общественного развития. 2015. № 20. С. 127 - 129.
  • Галкин Д.В. Анализ и прогноз отдельных видов преступлений, подследственных СК России, по итогам 2017 года: аналитический обзор. Хабаровск: пятый факультет Московской академии СК России, 2018. 26 с.
  • Peper John V. Forecasting crime: A city level analysis. ResearchGate. 2007. 33p. URL:https:/ /www.researchgate.net/publication /228655293_Forecasting_ crime_A_city-level_analysis
  • Box G.E.P., Jenkins G.M., Reinsel G.C., Ljung G.M. Time Series Analysis: Forecasting and Control. N.Y.: John Wiley and Sons, 2015. 712 p.
  • Shumway R., Stoffer D.S. Time Series Analysis and its Applications. Springer, 2000. 549 p.
  • Tsay R.S. Analysis offinancial time series. N.Y.: Wiley, 2010. 715 p.
  • Разбегаев П.В. Подходы к прогнозированию преступности в Волгоградской области: экстраполяция динамических рядов // Теория и практика общественного развития. 2015. № 19. С. 89 - 91.
  • Вахрушев А.А. Прогнозирование уровня преступности на основе статистических данных: Магистерская диссертация. СПб.: Санкт- Петербургский государственный университет, 2016. 37 с.
  • Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. 400 с.
Еще
Статья научная