Innovative LSGTime Model for Crime Spatiotemporal Prediction Based on MindSpore Framework

📄 arXiv: 2503.20136v3 📥 PDF

作者: Zhenkai Qin, BaoZhong Wei, Caifeng Gao

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-26 (更新: 2025-04-01)

💡 一句话要点

提出基于MindSpore框架的LSGTime模型，用于犯罪时空预测。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 犯罪预测 时空预测 LSTM GRU 自注意力机制 MindSpore 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有犯罪预测方法难以有效捕捉犯罪事件复杂的时空依赖关系，预测精度有待提高。
  2. LGSTime模型融合LSTM、GRU和多头稀疏自注意力机制，分别提取时间序列特征和时空关联。
  3. 实验表明，LGSTime在多个真实数据集上优于CNN模型，在MSE、MAE和RMSE指标上均有提升。

📝 摘要（中文）

随着城市化进程的加速，犯罪活动的时空特征变得日益复杂。准确预测犯罪分布对于优化警力资源配置和预防犯罪至关重要。本文提出了一种名为LGSTime的犯罪时空预测模型，该模型集成了长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和多头稀疏自注意力机制。LSTM和GRU通过其独特的门控机制捕获犯罪时间序列中的长期依赖关系，例如季节性和周期性。另一方面，多头稀疏自注意力机制通过并行处理和稀疏化技术，同时关注犯罪事件的时间和空间特征，从而显著提高计算效率和预测精度。该集成模型利用每种技术的优势，更好地处理复杂的时空数据。实验结果表明，该模型在四个真实世界的犯罪数据集上取得了最佳性能。与CNN模型相比，在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）指标上分别提高了2.8%、1.9%和1.4%。这些结果为解决犯罪预测中的挑战提供了有价值的参考。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决城市化背景下犯罪活动时空特征日益复杂，导致犯罪预测精度不高的问题。现有方法，如传统的统计模型或简单的机器学习模型，难以有效捕捉犯罪事件之间复杂的时空依赖关系，无法准确预测犯罪发生的地点和时间。

核心思路：论文的核心思路是结合循环神经网络（RNN）和自注意力机制的优势，构建一个能够同时捕捉犯罪时间序列的长期依赖关系和时空关联的模型。通过LSTM和GRU提取时间特征，并通过多头稀疏自注意力机制关注重要的时空特征，从而提高预测精度。

技术框架：LGSTime模型主要包含三个模块：LSTM模块、GRU模块和多头稀疏自注意力模块。首先，LSTM和GRU模块并行处理犯罪时间序列数据，提取时间维度上的长期依赖关系。然后，多头稀疏自注意力模块同时处理时间和空间特征，通过并行计算和稀疏化技术，关注重要的时空关联。最后，将三个模块的输出进行融合，得到最终的犯罪预测结果。

关键创新：该模型最重要的技术创新点在于引入了多头稀疏自注意力机制，用于同时关注犯罪事件的时间和空间特征。与传统的自注意力机制相比，多头稀疏自注意力机制通过并行处理和稀疏化技术，显著提高了计算效率，并能够更好地捕捉重要的时空关联。此外，将LSTM、GRU和多头稀疏自注意力机制进行有效融合，充分利用了各自的优势。

关键设计：多头稀疏自注意力机制中，头的数量和稀疏度是关键参数。论文中可能通过实验确定了最佳的参数组合。损失函数可能采用均方误差（MSE）或交叉熵损失函数，用于衡量预测结果与真实值之间的差异。LSTM和GRU的网络结构可能采用了多层堆叠的方式，以提高模型的表达能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LGSTime模型在四个真实世界的犯罪数据集上取得了最佳性能。与CNN模型相比，LGSTime在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）指标上分别提高了2.8%、1.9%和1.4%。这表明LGSTime模型能够更准确地预测犯罪时空分布。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于城市安全管理、警力资源优化配置和犯罪预防等领域。通过准确预测犯罪发生的地点和时间，可以帮助警方更有效地部署警力，提高巡逻效率，从而降低犯罪率，提升城市居民的安全感。此外，该模型还可以用于分析犯罪热点区域，为城市规划提供决策支持。

📄 摘要（原文）

With the acceleration of urbanization, the spatiotemporal characteristics of criminal activities have become increasingly complex. Accurate prediction of crime distribution is crucial for optimizing the allocation of police resources and preventing crime. This paper proposes LGSTime, a crime spatiotemporal prediction model that integrates Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and the Multi-head Sparse Self-attention mechanism. LSTM and GRU capture long-term dependencies in crime time series, such as seasonality and periodicity, through their unique gating mechanisms. The Multi-head Sparse Self-attention mechanism, on the other hand, focuses on both temporal and spatial features of criminal events simultaneously through parallel processing and sparsification techniques, significantly improving computational efficiency and prediction accuracy. The integrated model leverages the strengths of each technique to better handle complex spatiotemporal data. Experimental findings demonstrate that the model attains optimal performance across four real - world crime datasets. In comparison to the CNN model, it exhibits performance enhancements of 2.8\%, 1.9\%, and 1.4\% in the Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), and Root Mean Squared Error (RMSE) metrics respectively. These results offer a valuable reference for tackling the challenges in crime prediction.