[发明专利]一种基于时空关联性分析的法院收结案数量预测方法

说明书

本发明公开了一种基于时空关联性分析的法院收结案数量预测方法，包括以下步骤：收集刑事案件收案数据，采集相关特征属性数据并构造属性数据集；进行预处理，得到刑事案件数量分布图和关联属性特征数据矩阵；挖掘基于地理空间距离的空间关联关系，得到第一空间表征向量；挖掘基于地区属性特征相似性的空间关联关系，得到第二空间表征向量；经过融合层得到第三空间表征向量；基于长短时记忆神经网络进行时间关联性分析，预测下一时刻刑事案件收案数量；训练基于时空关联预测的刑事案件数量预测模型，分析误差。本方法综合考虑了影响犯罪活动的其他有意义的指标特征，同时考虑时间和空间特征，提高了预测的准确性。

技术领域

本发明涉及智能化法院审判管理领域，尤其涉及一种基于时空关联性分析的法院收结案数量预测方法。

背景技术

作为法院智能化管理与决策系统的重要内容之一，收结案数量的预测是智慧法院建设的关键环节，通过构建合理的审判管理决策系统，可以实现司法系统对人财物统一管理、司法人员动态调配的优化。

现有的司法案件收结案宏观态势研判系统集中于解决原始司法信息的收集、汇总、可视化模块，基于收结案数量这一单一维度，利用回归分析来拟合未来收结案数量的变化趋势。现阶段对法院决策支持方面的研究集中于司法数据，如案件数量、再犯性、位置等与外界环境指标，如自然因素、城市地理未知等之间的关联性，使用神经网络模型来对司法数据进行简单的预测。除了通过预测来提供决策管理，还有构建合理的指标评价体系衡量法官判案的公平性等指标。目前司法统计学中对收结案数量的预测研究还不是很充分，在对犯罪数量的预测问题中，仅仅只考虑案件数量这一单一指标进行自回归预测，预测的准确性还不够高。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种基于时空关联性分析的法院收结案数量预测方法，同时考虑多种影响因素来进行预测，以提高预测的准确性。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是如何综合考虑多种影响因素来进行预测，以提高预测的准确性。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于时空关联性分析的法院收结案数量预测方法，包括以下步骤：

步骤1、收集刑事案件收案数据，采集相关特征属性数据并构造属性数据集；

步骤2、对所述步骤1构造的所述属性数据集进行预处理，得到刑事案件数量分布图和关联属性特征数据矩阵；

步骤3、对所述刑事案件数量分布图和所述关联属性特征数据矩阵进行基于网格嵌入的空间关联性分析；

步骤4、基于长短时记忆神经网络进行时间关联性分析，预测下一时刻刑事案件收案数量；

步骤5、利用所述刑事案件数量分布图和所述关联属性特征数据矩阵，训练基于时空关联预测的刑事案件数量预测模型，分析误差。

进一步地，所述步骤1具体为：根据法院提供的审判质效评估报表确定司法指标和收案数量数据，从政府网站上采集刑事案件收案数据，收集与所述刑事案件发生有关的所述属性数据集；在时间维度上，所述属性数据集中所包括的每一个属性数据都是以天为单位；在空间维度上，所述属性数据集的数据细粒度划分至一个城市的各个区县，采集与一个城市中各个区县刑事案件发生有关的所述属性数据集。

进一步地，所述步骤2包括以下步骤：

步骤2.1、将待研究的城市划分为n个互不重合的空间小网格，将所述城市表示成一个小网格集合G＝{g₁，g₂，...，g_n}，这n个所述小网格按经纬度排列构成一个一个I行J列的网格图；将数据以天为单位划分成一系列时间序列集合，时间序列集合定义为T＝{t₁，t₂，…，t_n}，时隙间的间隔相等；