基于深度学习的多维情景空间下群体性事件分析与预测研究

摘要：

在社会转型的背景下,我国群体性事件的数量不断攀升,极大地影响了社会的和谐稳定.本文应用“情景-次级情景-对象-要素”模型对各类群体性事件案例进行分解,提取相关的影响因素,构建多维情景空间模型,并提出了用于群体性事件预测的卷积神经网络模型,阐述了其基本原理,然后结合实例说明了其应用.通过根据多维情景空间模型对群体性事件案例进行编码形成的数据样本集,来训练该预测模型,并用AUC值评估其有效性.最后分析了不同影响因素在群体性事件预测中的作用以及应急管理主体的应对方向.

关键词：群体性事件、多维情景空间模型、卷积神经网络、预测、应急管理

所属期刊栏目：28

分类号：C931(管理学)

资助基金：中央高校基本业务费资助项目;广州市哲学社科规划项目;广东省哲学社科规划项目;教育部重大攻关项目;国家自然科学基金重大研究计划资助项目

在线出版日期：2020-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：172-180