نمذجة وتحليل خرائط الجريمة في محافظة صلاح الدين والتنبؤ بها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي الجغرافي
DOI:
https://doi.org/10.25130/jfa.conf.10.1.2الكلمات المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي الجغرافي، التنبؤ الخرائطي، الجريمةالملخص
تهدف الدراسة إلى إعداد نماذج خرائطية لتحليل وتفسير الأنماط الزمكانية لظاهرة الجريمة (القتل ،السرقة) والتنبؤ بها في محافظة صلاح الدين للمدة (2015 -2024)، وتم توظيف أدوات التحليل المكاني ضمن بيئة نظم المعلومات الجغرافية (GIS) والمتمثلة: (TimeSeriesClustering(Machine Learning ، وEmerging Hot Spot Analysis، و(Forecast Space Time Cube، وتم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي AI من أجل بناء نماذج تنبؤية دقيقة للتوزيعات المستقبلية للجريمة ضمن إطار تنبؤي يعتمد على تحويل البيانات الجنائية إلى مكعبات زمنية مكانية، ثم التنبؤ بالتغيرات المستقبلية في البؤر الإجرامية لعام 2030، وتوفر هذه الدراسة منظورا علميا متكاملا لقراءة ديناميكيات الجريمة، وتسهم في دعم الأجهزة الأمنية في منطقة الدراسة، من خلال تقديم خرائط تحليلية وتنبؤية يمكن الاستناد إليها في صياغة سياسات أمنية واستباقية فعالة تعتمد على أساليب علمية دقيقة في الرصد والتوقع المكاني الزماني للأنشطة الإجرامية.
التنزيلات
المراجع
- Wang, F., & Wang, D. (2019). "Integrating Kernel Density Estimation and Machine Learning for Crime Prediction." Computers, Environment and Urban Systems, 77, 101350.
2 - Chainey, S., & Ratcliffe, J. (2005). GIS and Crime Mapping. John Wiley & Sons.
3 - Anselin, L., Cohen, J., Cook, D., Gorr, W., & Tita, G. (2000). "Spatial analyses of crime." Criminal Justice, 4(2), 213-262.
4 - Mohler, G. O. (2014). "Marked Point Process Hotspot Maps for Homicide and Gun Crime Prediction in Chicago." International Journal of Forecasting, 30(3), 491–497.
5 - Xie, M., & Hu, J. (2020). "Deep Learning for Spatiotemporal Crime Prediction." IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 32(10), 1822–1835.
6 - Goodchild, M. F. (2020). GIScience, Geography, and GeoAI. International Journal of Geographical Information Science.
7 - Liao, T. W. (2005). "Clustering of time series data—a survey." Pattern Recognition, 38(11), 1857-1874.
8 - Aghabozorgi, S., Seyed Shirkhorshidi, A., & Ying Wah, T. (2015). "Time-series clustering – A decade review." Information Systems, 53, 16-38.
9 - Tslearn library documentation: https://tslearn.readthedocs.io .
10 - Ratanamahatana, C. A., & Keogh, E. (2005). "Three myths about dynamic time warping data mining." In Proceedings of the 2005 SIAM International Conference on Data Mining.
11 - Andresen, M. A., & Malleson, N. (2015). "Intra-week spatial-temporal patterns of crime in Vancouver, Canada." Crime Science, 4(12), 1-15. https://doi.org/10.1186/s40163-015-0028-2
12 - Lee, S., & Eck, J. E. (2019). "Crime hot spots: A geographic analysis of crime patterns using GIS and spatial statistics." Journal of Quantitative Criminology, 35(2), 251-272. https://doi.org/10.1007/s10940-018-9378-2
13 - عثمان، صلاح، وآخرون. "التقييم النوعي والكمي للتعرية المائية لحوض وادي كاهردي (شمال العراق) باستخدام خوارزمية الأشجار العشوائية." مؤتمر قسم الجغرافية، 2024.
14 - Liaw, A., & Wiener, M. "Classification and regression by randomForest." R news 2.3 (2002): 18-22.
15 - Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to linear regression analysis (5th ed.). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781118093924
16 - Chai, T., & Draxler, R. R. (2014). Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? – Arguments against avoiding RMSE in the literature. Geoscientific Model Development, 7(3), 1247–1250. https://doi.org/10.5194/gmd-7-1247-2014
17 - Draper, N. R., & Smith, H. (1998). Applied regression analysis (3rd ed.). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781118625590
التنزيلات
منشور
النسخ
- 2025-12-09 (2)
- 2026-02-14 (1)
