[发明专利]一种基于历史安全度模型的警力调度融合方法

摘要

本发明涉及一种基于历史安全度模型的警力调度融合方法，该方法的处理过程是，首先构建基于历史数据的安全度模型，通过对数据筛选和清洗，进一步通过模糊评价法对案事件进行量化，将历史出警数据量化为区域安全度，初步构建区域安全度模型；然后进行原始警力部署模拟测试，将原始警力部署的安全度模型和基于历史数据的安全度模型进行融合，并进行决策模型框架分析；最后找出最佳派警方案，实现区域的整体平衡性和警力资源的优化配置。

主权项

一种基于历史安全度模型的警力调度融合方法，包括如下过程：步骤1：使用高精度测绘地图，构建自定义的基于带权连通图非Web GIS专用系统，利用克里金插值法来反应安全度数据的内在度，构建基于历史数据的安全度模型；定义原始警力部署模型OSEC=(x,y,count,type)]]>  （1）其中，x,y分别代表警力部署地点的经度和纬度；count是警员数量；type是警力影响力；定义type=(r,value)  （2）其中r代表作用半径，value代表影响力大小，例如，警车>特种警察>一般警察>辅警，每个警种面对紧急情况的反应速度、时间和作用覆盖区域是不一样的；步骤2：将原始警力部署的安全度模型和基于历史数据的安全度模型进行融合，并进行了联合安全度分析；公众安全度主观感受主要来源于负面的如案事件的产生，而以警察为代表的公共安全单位则对公众产生正向的安全感，因此需要将正负两类安全感融合起来才能正确反映出区域内的安全度变化；假设来源于案事件的负向安全度集合为neg，源于警力部署的安全度集合为cop，如不考虑其它因素的情况下，区域内的整体安全度SEC两集合可进行直接融合：SEC=neg+0.761×cop]]>  （3）步骤3：对融合的数据进行决策模型框架分析，根据决策算法找出最佳派警方案，实现区域的整体平衡性和警力资源的优化配置；首先对融合的数据进行抽象分析，无论是警力还是案事件都可以看作是一种“资源”，其中警力属于“正”资源，而案事件属于“负”资源，因此可以将问题转换为特定条件下的资源分配问题，从而简化其实现过程；设p事件发生概率，I为案事件发生的数量，ε表示单位时间内发生案事件的次数，则有：（4）设区域内部署警力点，配置警力为，则N表示总警力；假设当前警力已经达到平衡，地点发生了案事件，且需要单位的警力支援，则H表示在单位时间内案事件发生地集合—此时警力的派遣就是资源调度时的直接成本因素；设表示由警力部署位置n派往案发地h的警力数量，由于此时在区域内（即可能的派遣路径上）还可能存在案事件，因此设F表示潜在的案事件集合；定义表示由n警力点前往案件位置时的最小决策成本，而表示所有决策方案中的最小决策成本；则可将警力决策模型中的决策成本集合Cost表述为下式：（5）其中为直接成本，为机会成本；在其中搜寻最小决策成本即可得到“决策成本优先的决策模型”；将区域安全度平衡作为重要指标考虑，计算所有决策对区域安全度的影响，即：（6）表示执行后区域的平均平衡度，因此就是此时使得区域安全度均值最高（最安全）的决策过程。