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首页2018年中国研究生数学建模C题恐怖袭击获奖论文
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学 校
上海海事大学
参赛队号
18102540084
队员姓名
1.吴建
2.岳嘉伟
3.郭钰君
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题 目 对恐怖袭击事件记录数据的量化分析
摘 要:
本文通过对恐怖袭击事件记录数据的量化分析,对不同恐怖袭击事件的危害
程度借助数学建模方法建立基于数据分析的量化分级模型,对事件危害程度从高
到低分为5级;并对未确立作案者的恐怖袭击事件从时间、空间、受害者类型、
武器类型等多个方面寻找可能的作案者,按危害程度从大到小排出了前5个。研
究恐怖袭击事件发生的主要原因、时空特性、蔓延特性、级别分布的规律,预测
和研判了未来一年南亚地区的反恐态势;最后分析了恐怖分子的活动规律以及中
国的恐怖袭击情况,给出了反恐建议。
针对问题一,对恐怖袭击事件的危害程度建立量化分级模型,将近二十年来
恐怖袭击事件的危害程度从高到低分为一至五级。首先对于给定数据集进行预处
理和清洗,原始数据中114184个样本,135个变量,删除缺失度超过85%的变量
后剩余60个变量,并删除缺失比例超过50%的样本。具体使用的变量请查阅附件
“问题一_变量纳排标准”。对纳入模型的变量中的数值变量进行标准化、分类变
量进行哑编码。使用主成分分析方法(PCA)计算每个变量的权重,并计算出每
个事件的危害系数得分F值。对F值进行K-Means聚类,聚类结果包含5个簇,每
个簇的区间按从大到小排序,依次标记为等级一至五级,并给出问题一中表1的
典型事件危害等级,以及近二十年的危害程度最高的十大恐怖袭击事件。
针对问题二,对多起未知犯罪集团的恐怖袭击事件确定作案者,建立数学模
型。将可能是同一恐怖组织或个人在不同时间、不同地点多次作案的若干案件归
为一类。先从原始数据中提取出2015~2016年的数据,删除缺失比例超过85%的
变量,以及删除缺失比例超过50%的样本。由于犯罪集团名称变量中取值未知的
比例达到43.3%,因此将该变量取值未知和取值缺失的样本进行删除。对剩余样
本中的数值变量两两计算Pearson相关系数矩阵,分类变量与财产损失程度进行
卡方检验,筛掉与死亡总数、财产损失程度不相关的变量。具体的变量纳排标准
请查阅附件“问题二_变量纳排标准”,同样对纳入模型的数值变量进行标准化,
分类变量进行哑编码。将问题二中表2所列的10个典型事件加入样本数据。使用
问题一的危害程度得分F值,根据每个事件的F值计算每个恐怖组织或个人的危
害性,从高到低选取前5个组织或个人,标记为1号-5号。使用因子分析模型对数
据降维,对降维之后的样本数据使用基于密度的聚类模型(DBSCAN),将数据
聚成19个簇,根据聚类结果找出10个典型事件所在的簇,分析表2典型事件所处
的簇中的恐怖组织和个人的危害程度,危害程度越高,嫌疑度越大。
2
针对问题三,研究近三年的恐怖袭击事件发生的主要原因、时空特性、蔓延
特性、级别分布等规律,进而分析了南亚地区的反恐态势。首先对事件发生的动
机(motive)文本信息借助自然语言处理的工具(nltk)进行词频向量统计,按
词频大小找出主要原因。对南亚地区2015年~2017年按月划分的恐怖袭击次数建
立了ARIMA时间序列模型。并对南亚地区2018年1月~12月的恐怖袭击发生次数
进行了预测。在空间特性上,采用了Moran指数,来测试恐袭的次数是否和空间
信息相关。针对蔓延特性分别从两个方面进行建模。一方面是在空间上的蔓延特
性,用空间密度来反映恐袭的趋势。另一方面是时间上的蔓延特性,类比城市蔓
延指数建立模型。最后对国家的恐怖袭击威胁单独建立模型。
针对问题四,使用Aprior关联规则挖掘算法,分析原始数据,挖掘了恐怖组
织的活动规律、包括恐怖组织与所使用武器之间的关系、恐怖组织与地区之间的
关系、恐怖组织与受害者类型之间的关系,并对中国的恐怖袭击活动进行了分析,
以及提出了相关的建议。随后对中国内部的恐怖主义事件进行了多方面的统计,
统计包括伤亡,次数,攻击方式,攻击目标。全面了解了我国近20年的恐怖威胁
和反恐态势的状况,并对反恐斗争提出了相关建议。
关键词:恐怖袭击;量化分级;基于密度聚类;ARIMA时间序列模型;关联规则
挖掘;
3
目录
一、问题重述 ............................................................................................................... 4
1.1 问题背景 ......................................................................................................... 4
1.2 需要解决的问题 ............................................................................................. 4
二、问题分析 ............................................................................................................... 6
2.1 问题一分析 ..................................................................................................... 6
2.2 问题二分析 ..................................................................................................... 6
2.3 问题三分析 ..................................................................................................... 6
2.4 问题四分析 ..................................................................................................... 6
三、模型假设 ............................................................................................................... 7
四、符号说明 ............................................................................................................... 7
五、问题一模型建立与求解 ..................................................................................... 10
5.1 问题一求解思路 ........................................................................................... 10
5.2 数据预处理 ................................................................................................... 10
5.3 模型建立 ....................................................................................................... 11
5.5 模型求解 ....................................................................................................... 17
5.5 模型评价 ....................................................................................................... 18
六、问题二模型建立与求解 ..................................................................................... 18
6.1 问题二求解思路 ........................................................................................... 18
6.1 数据预处理 ................................................................................................... 19
6.2 模型建立 ....................................................................................................... 20
6.3 模型求解 ....................................................................................................... 27
6.4 模型评价 ....................................................................................................... 28
七、问题三模型建立与求解 ..................................................................................... 28
7.1 模型建立 ....................................................................................................... 28
7.2 模型求解 ....................................................................................................... 37
7.3 模型评价 ....................................................................................................... 38
八、问题四模型建立与求解 ..................................................................................... 38
8.1 数据预处理 ................................................................................................... 38
8.2 模型建立 ....................................................................................................... 38
8.3 模型求解 ....................................................................................................... 41
8.4 模型评价 ....................................................................................................... 42
九、总结 ..................................................................................................................... 42
十、参考文献 ............................................................................................................. 42
十一、附录 ................................................................................................................. 43
4
一、问题重述
1.1 问题背景
恐怖袭击是指极端分子或组织人为制造的、针对但不仅限于平民及民用设施
的、不符合国际道义的攻击行为,它不仅具有极大的杀伤性与破坏力,能直接造
成巨大的人员伤亡和财产损失,而且还给人们带来巨大的心理压力,造成社会一
定程度的动荡不安,妨碍正常的工作与生活秩序,进而极大地阻碍经济的发展。
恐怖主义是人类的共同威胁,打击恐怖主义是每个国家应该承担的责任。对恐怖
袭击事件相关数据的深入分析有助于加深人们对恐怖主义的认识,为反恐防恐提
供有价值的信息支持。
1.2 需要解决的问题
任务1 依据危害性对恐怖袭击事件分级
对灾难性事件比如地震、交通事故、气象灾害等等进行分级是社会管理中的
重要工作。通常的分级一般采用主观方法,由权威组织或部门选择若干个主要指
标,强制规定分级标准,如我国《道路交通事故处理办法》第六条规定的交通事
故等级划分标准,主要按照人员伤亡和经济损失程度划分。
但恐怖袭击事件的危害性不仅取决于人员伤亡和经济损失这两个方面,还与
发生的时机、地域、针对的对象等等诸多因素有关,因而采用上述分级方法难以
形成统一标准。请你们依据附件1以及其它有关信息,结合现代信息处理技术,
借助数学建模方法建立基于数据分析的量化分级模型,将附件1给出的事件按危
害程度从高到低分为一至五级,列出近二十年来危害程度最高的十大恐怖袭击事
件,并给出表1中事件的分级。
表1 典型事件危害级别
事件编号
危害级别
200108110012
200511180002
200901170021
201402110015
201405010071
201411070002
201412160041
201508010015
201705080012
任务2 依据事件特征发现恐怖袭击事件制造者
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JasonStudy
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