Інтелектуальна система аналізу криміногенної ситуації
| dc.contributor.author | Кириленко В. С. | |
| dc.date.accessioned | 2024-04-15T19:00:36Z | |
| dc.date.available | 2024-04-15T19:00:36Z | |
| dc.date.issued | 2024-01-24 | |
| dc.description.abstract | Дипломна робота містить 99 сторінок пояснювальної записки, 9 рисунків, 2 таблиці, 14 джерел, 2 додатки. В роботі приводиться опис найбільш відомих моделей прогнозування, досліджується взаємозв’язок кількості правопорушень та різних зовнішніх факторів (дня тижня або погодних умов). На підставі отриманих даних приведено графіки, які відображають найбільш небезпечний час доби, дні тижня та місяці в році, в які необхідно посилити поліцейський контроль на вулицях міста. Окрім цього, розроблено інтерактивну карту, яка дозволить знайти найбільш небезпечні райони та вулиці міста. На основі отриманих закономірностей розроблено модель машинного навчання для прогнозування рівня правопорушень, які враховують як історичні дані, так і різні зовнішні фактори. Приводяться оцінки точності отриманих результатів, за якими можна зробити висновок про якість прогнозів. В цій роботі отримано прогнози криміногенного рівня злочинності в місті Нью-Йорк, на основі яких можуть бути визначені несприятливі дні, в яких число правопорушень значно перевищує середній рівень. | |
| dc.identifier.uri | http://194.44.236.27/handle/123456789/104 | |
| dc.language.iso | other | |
| dc.publisher | НЛТУ України | |
| dc.subject | прогнозування рівня злочинності | |
| dc.subject | Python | |
| dc.subject | Pandas | |
| dc.subject | Seaborn | |
| dc.subject | Scikit-Learn | |
| dc.subject | Folium | |
| dc.title | Інтелектуальна система аналізу криміногенної ситуації | |
| dc.type | Thesis |