Прогноз скачков преступности

Рассматривается недельная динамика преступности г. Ярославль с 1993 г. и ставится задача прогноза скачков тяжелых преступлений. В качестве основного подхода использовалась схема подготовки сильных событий во многих больших нелинейных диссипативных системах. Например, процессы трещинообразования и подготовки землетрясений характеризуются обратными каскадами, т.е. миграцией активности с нижних энергетических уровней к высшим. Динамику таких процессов отражает поведение графика зависимости числа событий от их энергии в двойном логорифмическом масштабе (в сейсмологии такая зависимость называется графиком повторяемости). В большом пространственно-временном объеме этот график линеен, а в зоне подготовки сильного события угол наклона графика меняется или график специфическим образом отличается от линейного.

На Рис. 1а приводятся нормированные сглаженные данные по 16 видам преступлений согласно классификации МВД России. Классификация подразумевает уменьшение тяжести преступления с увеличением номера (1 – убийства, 2 - нанесение тяжкого вреда здоровью, 3 – телесные повреждения, и т.д.). Изменения в цветовой шкале от белого к черному соответствует изменению интенсивности преступлений от сильной - к слабой.

Перенос подхода к прогнозу физических явлений на социальные осложняется, помимо всего, отсутствием метрических шкал измерений энергии событий. Поэтому было сделано разбиение всех имеющихся видов преступлений и происшествий на пять групп по уровням тяжести преступления: (Г1) - угон автомототранспорта, ДТП, скоропостижная смерть и пр.; (Г2) - хулиганство, кража и пр. – для второй группы; (Г3) - телесные повреждения, вымогательство, мошенничество и пр. – для третьей группы; (Г4) - обнаружение трупа, самоубийство, грабёж; (Г5) - убийство, тяжкий вред здоровью, изнасилование, разбойное нападение, безвестное исчезновение людей.

Исходными данными являются временные ряды числа событий за неделю по каждой из групп зп период с 1993 г. по средину 2001 г. Аналог график повторяемости за весь период для событий Г1 – Г5 приведен на Рис. 1б. Здесь в качестве логарифма энергии используется номера групп.
а) б)

Рис.1. а) нормированные сглаженные данные по 16 видам преступлений. Разница между исходными данными, усредненными по непересекающимся временным трехмесячным окнам и средним за год, отнормирована на средегодовое стандартное отклонение; б) Аналог графика повторяемости для Г1-Г5.

Объектыми прогноза являются большие скачки во временном ряде Г5. Одним из способов определения скачков может быть следующий. Сгладим этот ряд, для чего для каждой точки ряда (начиная с 5-ой) подсчитывается среднее за 5 недель (текущая неделя и 4 предудущих) и составляется новый ряд остатков, состоящий из разницы между числом событий за данную неделю и полученным средним. В качестве скачков рассматриваются величины нового ряда, значение которых превышает порог отсечения, выбранный как 7.4 (Рис.2).

Рис. 2. Внизу – графики числа событий Г5 по неделям и их среднее за 5 недель (левая вертикальная ось); в средине – разность этих двух графиков (правая вертикальная ось); вверху – объекты прогноза, т.е. моменты привышения разностью выбранного
порога отсечения, равного 7.4.

Рис. 3. Внизу – изменение угла наклона графика повторямости для Г3-Г5 по неделям и его среднее за 5 недель (левая вертикальная ось); вверху – разность этих двух графиков (правая вертикальная ось).

Выберем для ряда остатков (Рис.3, верхний график) порог отсечения, равный 0.016 и будем рассматривать моменты превышения этой величины графиком остатков, как прогнозный сигнал.

Возможно ли за короткое время снять квартиру киев знает, что можно! . Множество товаров - это зоомагазин и зооаптека