公安局110大数据预测模型项目

【项目背景】

110警情数据警情信息因其及时、鲜活、全面和数量可观的特点，客观、准确、多角度地反映了现实的治安形势和公安机关的工作状况。由于110警情缺乏有效预测，服务时松时紧，精力很难把控。

【项目目标】

针对警情信息的研判和挖掘，通过110警情预测大数据建模，指导一线单位把警力投入到案件高发地区，实现“警力跟着警情走”。帮助公安机关分析社会治安形势、发现治安工作焦点、科学调整警力部署、实施定向精确打击、评估公安工作绩效，从而达到辅助决策的最终目标。

【项目方案】

为了从宏观上正确把握报警类案件及总警情的实际状况，为制定行动对策提供科学的依据，根据警情历史数据、外部数据（例如气象数据、通信设备情况等统计学属性）建立预测模型，通过数据的不断补充和完善来对不同时间的分局各单位的一级案由的警情总值进行预测，辅助公安进行决策与警务模式的调整。

在警情预测上使用过回归类算法（多元回归、多项式回归）、时间序列（指数平滑、arima模型等等）、人工神经网络。目前模型已经成熟稳定，并结合到公安的系统中，辅助处理警务事情；且已经可以准确的预测出具体派出所的报警数量，在警力部署、警情打击上也起到重大作用。