JP2019075017A - 情報処理装置、リスク予測方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
対象領域のリスク発生履歴データを、前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、および、前記分布関数の時間的パラメータの組み合わせ毎のリスク値の算出に用いる学習データと、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および前記時間的パラメータの組み合わせの評価に用いる評価値算出用データと、に分割するデータ分割手段と、
前記学習データに基づく前記組み合わせ毎のリスク値と前記評価値算出用データとを基に算出された前記組み合わせ毎の評価値に基づいて、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および、前記時間的パラメータの組み合わせの中から、一の組み合わせを選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された前記一の組み合わせを用いて、前記対象領域におけるリスク予測結果を出力する出力手段と、
を備える情報処理装置が提供される。
対象領域を複数のセルに分割するセル分割手段と、
前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、および、前記分布関数の時間的パラメータの組み合わせを複数生成する生成手段と、
前記対象領域のリスク発生履歴データの中から前記セル毎のリスク発生履歴データを用いて前記組み合わせ毎の評価値を算出し、前記組み合わせ毎の評価値に基づいて、前記複数の組み合わせの中から一の組み合わせを選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された前記一の組み合わせを用いて、前記対象領域におけるリスク予測結果を出力する出力手段と、
を備える情報処理装置が提供される。
コンピュータが、
対象領域のリスク発生履歴データを、前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、および、前記分布関数の時間的パラメータの組み合わせ毎のリスク値の算出に用いる学習データと、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および前記時間的パラメータの組み合わせの評価に用いる評価値算出用データと、に分割し、
前記学習データに基づく前記組み合わせ毎のリスク値と前記評価値算出用データとを基に算出された前記組み合わせ毎の評価値に基づいて、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および、前記時間的パラメータの組み合わせの中から、一の組み合わせを選択し、
選択された前記一の組み合わせを用いて、前記対象領域におけるリスク予測結果を出力する、
ことを含む第1のリスク予測方法が提供される。
対象領域を複数のセルに分割し、
前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、および、前記分布関数の時間的パラメータの組み合わせを複数生成し、
前記対象領域のリスク発生履歴データの中から前記セル毎のリスク発生履歴データを用いて前記組み合わせ毎の評価値を算出し、前記組み合わせ毎の評価値に基づいて、前記複数の組み合わせの中から一の組み合わせを選択し、
選択された前記一の組み合わせを用いて、前記対象領域におけるリスク予測結果を出力する、
ことを含む第2のリスク予測方法が提供される。
コンピュータに第1のリスク予測方法を実行させるプログラムが提供される。
コンピュータに第2のリスク予測方法を実行させるプログラムが提供される。
本発明に係る情報処理装置は、過去に発生したリスクの履歴データ(以下、「リスク発生履歴データ」と表記)を用いて、リスクの分布を空間的および時間的に示す分布関数、並びに、該分布関数で使用される空間的パラメータおよび時間的パラメータの組み合わせの中から、最適な組み合わせを決定する。本明細書において、「最適な組み合わせ」とは、リスクの予測的中率が、その他の組み合わせよりも高い組み合わせのことを言う。また、本明細書における「リスク」とは、特に限定されないが、例えば、犯罪、疾病、感染症(インフルエンザなど)、家畜または農作物の伝染病などによる病害、害虫、地震や台風といった自然災害などである。以下の各実施形態では、これらの「リスク」のうち「犯罪」を取り扱うケースを主に例示する。
〔機能構成〕
図1は、第1実施形態における情報処理装置10の機能構成を概念的に示すブロック図である。図1に示されるように、本実施形態の情報処理装置10は、データ分割部110、選択部120、および、出力部130を有する。
情報処理装置10の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア(例:ハードワイヤードされた電子回路など)で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ(例:電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど)で実現されてもよい。以下、情報処理装置10の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
図4を用いて、第1実施形態の情報処理装置10の動作例を説明する。図4は、第1実施形態の情報処理装置10での処理の流れを例示するフローチャートである。
〔機能構成〕
図5は、第2実施形態の情報処理装置10の機能構成を概念的に示すブロック図である。本実施形態の情報処理装置10は、セル分割部140、生成部150、選択部160、及び出力部170を備える。
本実施形態のハードウエア構成は、第1実施形態と同様(例:図2)である。本実施形態のストレージデバイス104は、上述のセル分割部140、生成部150、選択部160、および出力部170の機能をそれぞれ実現するプログラムモジュールを記憶している。情報処理装置10のプロセッサ102がこれらのプログラムモジュールを実行することによって、上述のセル分割部140、生成部150、選択部160、および出力部170の機能が実現される。
図6を用いて、第2実施形態の情報処理装置10の動作例を説明する。図6は、第2実施形態の情報処理装置10での処理の流れを例示するフローチャートである。ここでは、リスクが「犯罪」である場合の処理の一例を示す。
一例として、選択部160は、以下の式(6)を用いて、相関係数CORR(hs,ht)を算出することができる。
また、他の例として、選択部160は、相関係数とは異なる指標である、リスク値相対ランク合計を算出してもよい。選択部160は、リスク値相対ランク合計を、例えば次のように算出することができる。まず、選択部160は、分布関数、空間的パラメータ、および時間的パラメータの組み合わせと、あるサンプル時刻で上記式(3)の条件を満たす学習データとを用いて算出されたセル毎のリスク値に基づいて各セルをランク付けする。例えば、選択部160は、算出されたリスク値の大きいセルから1位、2位と昇順にランクを付けていく。そして、選択部160は、各評価値算出用データの位置情報を基に当該評価値算出用データに対応するセル(即ち、当該評価値算出用データの犯罪が発生したセル)を特定し、特定したセルのランクに応じた値をリスク値相対ランク合計に加算する。選択部160は、全てのサンプル時刻(t1,t2,t3,・・・,tK)で、上記処理を繰り返して、リスク値相対ランク合計を算出する。例えば、リスク値相対ランク合計は、以下の式(8)で表現され得る。
本実施形態は、以下の点を除き、第2実施形態と同様の構成を有する。
図13は、第3実施形態の情報処理装置10の機能構成を概念的に示すブロック図である。図13に示されるように、本実施形態の情報処理装置10は、第2実施形態の構成に加え、取得部180を更に備える。
本実施形態のハードウエア構成は、第1実施形態と同様(例:図2)である。本実施形態のストレージデバイス104は、上述の取得部180の機能を実現するプログラムモジュールを更に記憶している。情報処理装置10のプロセッサ102が当該プログラムモジュールを実行することによって、上述の取得部180の機能が実現される。
図14を用いて、第3実施形態の情報処理装置10の動作例を説明する。図14は、第3実施形態の情報処理装置10での処理の流れを例示するフローチャートである。ここでは、リスクが「犯罪」である場合の処理の一例を示す。ここでは、第2実施形態と異なる動作について主に説明する。図14のS302〜S310の処理は、図6のS202〜210の処理と同様である。
1.
対象領域のリスク発生履歴データを、前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、および、前記分布関数の時間的パラメータの組み合わせ毎のリスク値の算出に用いる学習データと、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および前記時間的パラメータの組み合わせの評価に用いる評価値算出用データと、に分割するデータ分割手段と、
前記学習データに基づく前記組み合わせ毎のリスク値と前記評価値算出用データとを基に算出された前記組み合わせ毎の評価値に基づいて、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および、前記時間的パラメータの組み合わせの中から、一の組み合わせを選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された前記一の組み合わせを用いて、前記対象領域におけるリスク予測結果を出力する出力手段と、
を備える情報処理装置。
2.
対象領域を複数のセルに分割するセル分割手段と、
前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、および、前記分布関数の時間的パラメータの組み合わせを複数生成する生成手段と、
前記対象領域のリスク発生履歴データの中から前記セル毎のリスク発生履歴データを用いて前記組み合わせ毎の評価値を算出し、前記組み合わせ毎の評価値に基づいて、前記複数の組み合わせの中から一の組み合わせを選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された前記一の組み合わせを用いて、前記対象領域におけるリスク予測結果を出力する出力手段と、
を備える情報処理装置。
3.
前記複数のセルのうち、人員または移動体を派遣することができるセルの割合を示すセルカバー率を取得する取得手段を更に備え、
前記選択手段は、前記セルカバー率に基づいて前記評価値を算出する、
2.に記載の情報処理装置。
4.
前記出力手段は、前記セルカバー率とは別に入力された、予測の条件としての第2のセルカバー率に基づいて、前記リスク予測結果の生成に用いる組み合わせを決定する、
3.に記載の情報処理装置。
5.
前記選択手段は、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および前記時間的パラメータの組み合わせ毎のリスク値と、前記リスク発生履歴データに基づくリスク発生件数とに基づき算出される相関係数を、前記評価値として算出する、
2.に記載の情報処理装置。
6.
前記選択手段は、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および前記時間的パラメータの組み合わせ毎のリスク値と、前記リスク発生履歴データに基づくリスク発生件数とに基づき算出されるリスク値相対ランク合計を、前記評価値として算出する、
2.に記載の情報処理装置。
7.
前記生成手段は、指定された期間の中で複数のサンプル時刻を設定し、前記リスク発生履歴データのうち当該サンプル時刻より所定時間前のデータと前記組み合わせとを基に算出される前記リスク値と、前記リスク発生履歴データのうち当該サンプル時刻より所定時間後までのデータとを用いて、前記組み合わせ毎の評価値を算出する、
2.から6.のいずれか1つに記載の情報処理装置。
8.
リスクの種別の指定入力を受け付ける受付手段を更に備え、
前記選択手段は、前記対象領域のリスク発生履歴データの中から、前記指定入力により指定されたリスクの種別に対応するデータを選別する、
1.から7.のいずれか1つに記載の情報処理装置。
9.
コンピュータが、
対象領域のリスク発生履歴データを、前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、および、前記分布関数の時間的パラメータの組み合わせ毎のリスク値の算出に用いる学習データと、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および前記時間的パラメータの組み合わせの評価に用いる評価値算出用データと、に分割し、
前記学習データに基づく前記組み合わせ毎のリスク値と前記評価値算出用データとを基に算出された前記組み合わせ毎の評価値に基づいて、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および、前記時間的パラメータの組み合わせの中から、一の組み合わせを選択し、
選択された前記一の組み合わせを用いて、前記対象領域におけるリスク予測結果を出力する、
ことを含むリスク予測方法。
10.
コンピュータが、
対象領域を複数のセルに分割し、
前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、および、前記分布関数の時間的パラメータの組み合わせを複数生成し、
前記対象領域のリスク発生履歴データの中から前記セル毎のリスク発生履歴データを用いて前記組み合わせ毎の評価値を算出し、前記組み合わせ毎の評価値に基づいて、前記複数の組み合わせの中から一の組み合わせを選択し、
選択された前記一の組み合わせを用いて、前記対象領域におけるリスク予測結果を出力する、
ことを含むリスク予測方法。
11.
前記コンピュータが、
前記複数のセルのうち、人員または移動体を派遣することができるセルの割合を示すセルカバー率を取得し、
前記セルカバー率に基づいて前記評価値を算出する、
ことを含む10.に記載のリスク予測方法。
12.
前記コンピュータが、
前記セルカバー率とは別に入力された、予測の条件としての第2のセルカバー率に基づいて、前記リスク予測結果の生成に用いる組み合わせを決定する、
ことを含む11.に記載のリスク予測方法。
13.
前記コンピュータが、
前記分布関数、前記空間的パラメータ、および前記時間的パラメータの組み合わせ毎のリスク値と、前記リスク発生履歴データに基づくリスク発生件数とに基づき算出される相関係数を、前記評価値として算出する、
ことを含む10.に記載のリスク予測方法。
14.
前記コンピュータが、
前記分布関数、前記空間的パラメータ、および前記時間的パラメータの組み合わせ毎のリスク値と、前記リスク発生履歴データに基づくリスク発生件数とに基づき算出されるリスク値相対ランク合計を、前記評価値として算出する、
ことを含む10.に記載のリスク予測方法。
15.
前記コンピュータが、
指定された期間の中で複数のサンプル時刻を設定し、前記リスク発生履歴データのうち当該サンプル時刻より所定時間前のデータと前記組み合わせとを基に算出される前記リスク値と、前記リスク発生履歴データのうち当該サンプル時刻より所定時間後までのデータとを用いて、前記組み合わせ毎の評価値を算出する、
ことを含む10.から14.のいずれか1つに記載のリスク予測方法。
16.
前記コンピュータが、
リスクの種別の指定入力を受け付け、
前記対象領域のリスク発生履歴データの中から、前記指定入力により指定されたリスクの種別に対応するデータを選別する、
ことを含む9.から15.のいずれか1つに記載のリスク予測方法。
17.
コンピュータに、9.から16.のいずれか1つに記載のリスク予測方法を実行させるプログラム。
101 バス
102 プロセッサ
103 メモリ
104 ストレージデバイス
105 入出力インタフェース
106 ネットワークインタフェース
110 データ分割部
120 選択部
130 出力部
140 セル分割部
150 生成部
160 選択部
170 出力部
180 取得部
20 外部装置
210 履歴データ記憶部
30 入力装置
40 表示装置
対象領域におけるリスクの発生場所及び発生時間を含むリスク発生履歴データを、期間内に設定した1つ以上のサンプル時刻よりも前の期間に含まれる学習データと、前記サンプル時刻以後の期間に含まれる評価値算出用データと、に分割するデータ分割手段と、
前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、前記分布関数の時間的パラメータの少なくともいずれか1つが異なる組み合わせ毎に、前記学習データが示すリスクの発生場所および発生時間を、前記組み合わせ毎の分布関数の入力として用いて、前記サンプル時刻における前記対象領域のリスク値を算出するリスク値算出手段と、
前記評価値算出用データに基づいてリスク発生件数を取得するリスク発生件数取得手段と、
前記組み合わせ毎のリスク値と、前記評価値算出用データから得られる前記リスク発生件数とを基に、前記リスク値によるリスクの予測精度に関する評価値を前記組み合わせ毎に算出する評価値算出手段と、
前記評価値が最も高い、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および、前記時間的パラメータの組み合わせを、リスクの予測に用いる組み合わせとして選択する選択手段と、
を備える情報処理装置が提供される。
対象領域を複数のセルに分割するセル分割手段と、
前記対象領域におけるリスクの発生場所および発生時間を含むリスク発生履歴データを入力として用いて、期間内に1つ以上のサンプル時刻を設定してサンプル時刻毎のリスク発生件数を集計する評価期間を生成し、さらに、前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、および、前記分布関数の時間的パラメータの組み合わせを複数生成する生成手段と、
前記対象領域のリスク発生履歴データの中から前記セル毎のリスク発生履歴データを特定し、当該セル毎のリスク発生履歴データの中から、前記1つ以上のサンプル時刻それぞれに対して、前記分布関数の時間的パラメータおよび空間的パラメータを用いて特定した学習データと、前記サンプル時刻以後で前記評価期間内に含まれる評価値算出用データと、を抽出するデータ抽出手段と、
前記学習データが示すリスクの発生場所および発生時間を、前記複数の組み合わせのそれぞれに含まれる前記分布関数の入力として用いて、前記サンプル時刻における前記複数のセルのリスク値を前記組み合わせ毎に算出するリスク値算出手段と、
前記評価値算出用データに基づいて前記複数のセルのリスク発生件数を取得するリスク発生件数取得手段と、
前記組み合わせ毎に算出された前記複数のセルのリスク値と、前記評価値算出用データから得られる前記複数のセルのリスク発生件数とを基に、前記リスク値と前記リスク発生件数との関連性の強さを示す評価値を前記組み合わせ毎に算出する評価値算出手段と、
前記評価値が最も高い、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および前記時間的パラメータの組み合わせを、リスクの予測に用いる組み合わせとして選択する選択手段と、
を備える情報処理装置が提供される。
コンピュータが、
対象領域におけるリスクの発生場所及び発生時間を含むリスク発生履歴データを、期間内に設定した1つ以上のサンプル時刻よりも前の期間に含まれる学習データと、前記サンプル時刻以後の期間に含まれる評価値算出用データと、に分割し、
前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、前記分布関数の時間的パラメータの少なくともいずれか1つが異なる組み合わせ毎に、前記学習データが示すリスクの発生場所および発生時間を、前記組み合わせ毎の分布関数の入力として用いて、前記サンプル時刻における前記対象領域のリスク値を算出し、
前記評価値算出用データに基づいてリスク発生件数を取得し、
前記組み合わせ毎のリスク値と、前記評価値算出用データから得られる前記リスク発生件数とを基に、前記リスク値によるリスクの予測精度に関する評価値を前記組み合わせ毎に算出し、
前記評価値が最も高い、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および、前記時間的パラメータの組み合わせを、リスクの予測に用いる組み合わせとして選択する、
ことを含む第1のリスク予測方法が提供される。
コンピュータが、
対象領域を複数のセルに分割し、
前記対象領域におけるリスクの発生場所および発生時間を含むリスク発生履歴データを入力として用いて、期間内に1つ以上のサンプル時刻を設定してサンプル時刻毎のリスク発生件数を集計する評価期間を生成し、さらに、前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、および、前記分布関数の時間的パラメータの組み合わせを複数生成し、
前記対象領域のリスク発生履歴データの中から前記セル毎のリスク発生履歴データを特定し、当該セル毎のリスク発生履歴データの中から、前記1つ以上のサンプル時刻それぞれに対して、前記分布関数の時間的パラメータおよび空間的パラメータを用いて特定した学習データと、前記サンプル時刻以後で前記評価期間内に含まれる評価値算出用データと、を抽出し、
前記学習データが示すリスクの発生場所および発生時間を、前記複数の組み合わせのそれぞれに含まれる前記分布関数の入力として用いて、前記サンプル時刻における前記複数のセルのリスク値を前記組み合わせ毎に算出し、
前記評価値算出用データに基づいて前記複数のセルのリスク発生件数を取得し、
前記組み合わせ毎に算出された前記複数のセルのリスク値と、前記評価値算出用データから得られる前記複数のセルのリスク発生件数とを基に、前記リスク値と前記リスク発生件数との関連性の強さを示す評価値を前記組み合わせ毎に算出し、
前記評価値が最も高い、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および前記時間的パラメータの組み合わせを、リスクの予測に用いる組み合わせとして選択する、
ことを含む第2のリスク予測方法が提供される。
Claims (12)
- 対象領域のリスク発生履歴データを、前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、および、前記分布関数の時間的パラメータの組み合わせ毎のリスク値の算出に用いる学習データと、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および前記時間的パラメータの組み合わせの評価に用いる評価値算出用データと、に分割するデータ分割手段と、
前記学習データに基づく前記組み合わせ毎のリスク値と前記評価値算出用データとを基に算出された前記組み合わせ毎の評価値に基づいて、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および、前記時間的パラメータの組み合わせの中から、一の組み合わせを選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された前記一の組み合わせを用いて、前記対象領域におけるリスク予測結果を出力する出力手段と、
を備える情報処理装置。 - 対象領域を複数のセルに分割するセル分割手段と、
前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、および、前記分布関数の時間的パラメータの組み合わせを複数生成する生成手段と、
前記対象領域のリスク発生履歴データの中から前記セル毎のリスク発生履歴データを用いて前記組み合わせ毎の評価値を算出し、前記組み合わせ毎の評価値に基づいて、前記複数の組み合わせの中から一の組み合わせを選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された前記一の組み合わせを用いて、前記対象領域におけるリスク予測結果を出力する出力手段と、
を備える情報処理装置。 - 前記複数のセルのうち、人員または移動体を派遣することができるセルの割合を示すセルカバー率を取得する取得手段を更に備え、
前記選択手段は、前記セルカバー率に基づいて前記評価値を算出する、
請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記出力手段は、前記セルカバー率とは別に入力された、予測の条件としての第2のセルカバー率に基づいて、前記リスク予測結果の生成に用いる組み合わせを決定する、
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記選択手段は、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および前記時間的パラメータの組み合わせ毎のリスク値と、前記リスク発生履歴データに基づくリスク発生件数とに基づき算出される相関係数を、前記評価値として算出する、
請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記選択手段は、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および前記時間的パラメータの組み合わせ毎のリスク値と、前記リスク発生履歴データに基づくリスク発生件数とに基づき算出されるリスク値相対ランク合計を、前記評価値として算出する、
請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記生成手段は、指定された期間の中で複数のサンプル時刻を設定し、前記リスク発生履歴データのうち当該サンプル時刻より所定時間前のデータと前記組み合わせとを基に算出される前記リスク値と、前記リスク発生履歴データのうち当該サンプル時刻より所定時間後までのデータとを用いて、前記組み合わせ毎の評価値を算出する、
請求項2から6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - リスクの種別の指定入力を受け付ける受付手段を更に備え、
前記選択手段は、前記対象領域のリスク発生履歴データの中から、前記指定入力により指定されたリスクの種別に対応するデータを選別する、
請求項1から7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - コンピュータが、
対象領域のリスク発生履歴データを、前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、および、前記分布関数の時間的パラメータの組み合わせ毎のリスク値の算出に用いる学習データと、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および前記時間的パラメータの組み合わせの評価に用いる評価値算出用データと、に分割し、
前記学習データに基づく前記組み合わせ毎のリスク値と前記評価値算出用データとを基に算出された前記組み合わせ毎の評価値に基づいて、前記分布関数、前記空間的パラメータ、および、前記時間的パラメータの組み合わせの中から、一の組み合わせを選択し、
選択された前記一の組み合わせを用いて、前記対象領域におけるリスク予測結果を出力する、
ことを含むリスク予測方法。 - コンピュータが、
対象領域を複数のセルに分割し、
前記対象領域におけるリスク分布を空間的および時間的に示す分布関数、前記分布関数の空間的パラメータ、および、前記分布関数の時間的パラメータの組み合わせを複数生成し、
前記対象領域のリスク発生履歴データの中から前記セル毎のリスク発生履歴データを用いて前記組み合わせ毎の評価値を算出し、前記組み合わせ毎の評価値に基づいて、前記複数の組み合わせの中から一の組み合わせを選択し、
選択された前記一の組み合わせを用いて、前記対象領域におけるリスク予測結果を出力する、
ことを含むリスク予測方法。 - コンピュータに、請求項9に記載のリスク予測方法を実行させるプログラム。
- コンピュータに、請求項10に記載のリスク予測方法を実行させるプログラム。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006092312A (ja) * | 2004-09-24 | 2006-04-06 | Takenaka Komuten Co Ltd | 犯罪発生確率提示装置、犯罪発生確率提示方法及び犯罪発生確率提示プログラム |
US9129219B1 (en) * | 2014-06-30 | 2015-09-08 | Palantir Technologies, Inc. | Crime risk forecasting |
US20160321563A1 (en) * | 2015-04-30 | 2016-11-03 | University Of Southern California | Optimized artificial intelligence machines that allocate patrol agents to minimize opportunistic crime based on learned model |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006092312A (ja) * | 2004-09-24 | 2006-04-06 | Takenaka Komuten Co Ltd | 犯罪発生確率提示装置、犯罪発生確率提示方法及び犯罪発生確率提示プログラム |
US9129219B1 (en) * | 2014-06-30 | 2015-09-08 | Palantir Technologies, Inc. | Crime risk forecasting |
US20160321563A1 (en) * | 2015-04-30 | 2016-11-03 | University Of Southern California | Optimized artificial intelligence machines that allocate patrol agents to minimize opportunistic crime based on learned model |
WO2017130902A1 (ja) * | 2016-01-29 | 2017-08-03 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6828132B1 (ja) * | 2019-12-25 | 2021-02-10 | 典志 藤本 | アクシデント発生予測システム及びアクシデント発生予測方法 |
JP2021103392A (ja) * | 2019-12-25 | 2021-07-15 | 典志 藤本 | アクシデント発生予測システム及びアクシデント発生予測方法 |
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