ICM 2012_Problem C(Modeling for Crime Busting)

资 源 简 介

ICM 2012_Problem C(Modeling for Crime Busting)

详 情 说 明

ICM 2012年C题"犯罪打击建模"是一个典型的数据驱动型建模问题，要求参赛者利用犯罪数据构建有效的预测模型。该问题的核心在于通过数学建模技术帮助执法部门优化资源配置。

这类建模通常需要考虑三个关键要素：历史犯罪数据的时空分布特征、社会环境变量（如人口密度、经济指标）以及警力部署参数。优秀的解决方案往往会采用混合建模方法，结合时间序列分析、地理空间聚类和机器学习算法。

解决问题的典型思路是：首先进行数据清洗和特征工程，提取犯罪热点区域和高峰时段；然后建立预测模型，常见选择包括ARIMA时间序列模型、基于核密度估计的空间分析或随机森林等集成算法；最后通过优化算法生成警力调度方案，平衡响应时间和覆盖范围。

高级建模者会特别注意模型的解释性，因为警务决策需要可理解的依据。同时需要设计合理的评估指标，既要考虑预测准确率，也要评估实际部署后的犯罪抑制效果。这个问题体现了数学建模在公共安全领域的实际应用价值。