Determining the optimal spatial scan of Prospective space-time scan statistics (PSTSS) for crime hotspot prediction
Determining the optimal spatial scan of Prospective space-time scan statistics (PSTSS) for crime hotspot prediction
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确定用于犯罪热点预测的前瞻性时空扫描统计（PSTSS）的最佳空间扫描
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
T. Cheng
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Adepeju;T. Cheng
前瞻性时空扫描统计（PSTSS）技术的最大空间扫描范围（K）的输入值是确保准确检测地理点事件的预测热点的重要参数之一。目前，对于如何确定使预测精度最大化的最优K值，尤其是在犯罪热点预测方面，尚未达成普遍共识。为了解决这个问题，本研究提出了一种策略，其中使用不同的 K 值来生成准确率分布图，可以通过比较这些准确率分布图来确定 K 的最佳值。提出的案例研究表明，在 K=250m 时获得最佳准确率，这相当于所使用的犯罪数据集的空间聚合。有人认为，该策略可以扩展到其他地理监视任务。
The input value for the maximum spatial scan extent (K) of a prospective space-time scan statistical (PSTSS) technique is one important parameter that ensures accurate detection of the predictive hotspot of a geographical point events. Currently, there is no general consensus on how to determine the optimal value of K that maximises the predictive accuracy, especially in crime hotspot prediction. To address this issue, this study proposes a strategy in which different values of K are used to generate accuracy profiles that can be compared to determine optimal value of K. A case study presented shows that the best accuracy is obtained at K=250m, which is equivalent to the spatial aggregation of the crime dataset used. It is contended that this strategy could be extended to other geographical surveillance tasks.