[发明专利]一种案件预测的装置及方法

权利要求书

1.一种案件预测的装置，其特征在于，包括：

确定单元，用于接收预测指令，并根据所述预测指令确定至少一个影响因素；根据所述至少一个影响因素，确定所述至少一个影响因素的影响权重；

获取单元，用于获取所述至少一个影响因素的历史值；

所述确定单元，还用于根据所述获取单元获取的所述至少一个影响因素的历史值，利用时间序列模型，确定出所述至少一个影响因素的预测值；

预测单元，用于根据所述确定单元确定出的所述至少一个影响因素的影响权重及所述至少一个影响因素的预测值，预测出犯罪案件数量；

其中，所述确定单元，具体用于确定n个历史犯罪案件数量，至少一个影响因素的n个历史值；根据所述n个历史犯罪案件数量，至少一个影响因素的n个历史值，利用批处理梯度下降法，确定所述至少一个影响因素的影响权重；n为大于0的整数；

所述确定单元，具体用于根据所述n个历史犯罪案件数量，至少一个影响因素的n个历史值，利用公式：确定所述至少一个影响因素的影响权重；其中，j为大于0的整数，θ_j表示第j个影响因素的影响权重，α表示梯度,表示第i个历史犯罪案件数量；h_θ(x⁽ⁱ⁾)表示第i个预测的犯罪案件数量，表示第j个影响因素的第i个历史值，n表示历史犯罪案件数量的个数，并表示影响因素的历史值的个数，i为大于0，且小于等于n的整数，∶＝表示进行迭代计算。

2.根据权利要求1所述的案件预测的装置，其特征在于，

所述预测单元，具体用于根据确定出的所述至少一个影响因素的影响权重及所述至少一个影响因素的预测值，利用公式：预测出犯罪案件数量；其中，y与h_θ(x)均表示预测的犯罪案件数量，θ₀表示系统常量，θ_j表示影响因素x_j的影响权重，x_j表示第j个影响因素，m为影响因素的个数，ε表示随机误差。

3.根据权利要求1所述的案件预测的装置，其特征在于，

预测指令中携带有至少一个推测因素；

所述确定单元，具体用于获取n个历史犯罪案件数量；根据获取的所述n个历史犯罪案件数量，在所述至少一个推测因素中确定至少一个影响因素。

4.一种案件预测的方法，其特征在于，包括：

接收预测指令，并根据所述预测指令确定至少一个影响因素；

根据所述至少一个影响因素，确定所述至少一个影响因素的影响权重；

获取所述至少一个影响因素的历史值，并根据获取的所述至少一个影响因素的历史值，利用时间序列模型，确定出所述至少一个影响因素的预测值；n为大于0的整数；

根据确定出的所述至少一个影响因素的影响权重及所述至少一个影响因素的预测值，预测出犯罪案件数量；

其中，所述根据所述至少一个影响因素，确定所述至少一个影响因素的影响权重包括：

确定n个历史犯罪案件数量，至少一个影响因素的n个历史值；

根据所述n个历史犯罪案件数量，至少一个影响因素的n个历史值，利用批处理梯度下降法，确定所述至少一个影响因素的影响权重；

所述根据所述n个历史犯罪案件数量，至少一个影响因素的n历史值，利用批处理梯度下降法，确定所述至少一个影响因素的影响权重包括：

根据所述n个历史犯罪案件数量，至少一个影响因素的n个历史值，利用公式：确定所述至少一个影响因素的影响权重；其中，j为大于0的整数，θ_j表示第j个影响因素的影响权重，α表示梯度,表示第i个历史犯罪案件数量；h_θ(x⁽ⁱ⁾)表示第i个预测的犯罪案件数量，表示第j个影响因素的第i个历史值，n表示历史犯罪案件数量的个数，并表示影响因素的历史值的个数，i为大于0，且小于等于n的整数，∶＝表示进行迭代计算。