基于非平稳时空点过程的亚特兰大枪击事件建模
应用统计
2024-08-20 v1
摘要
美国枪击事件的分析已利用基于时空点过程的各种模型。以往的研究在枪击中识别出一种传染效应，特点是在城市环境中跨越的突发扩散， 可通过自激时空 Hawkes 过程有效表示。Hawkes 过程及其变体已成功用于建模自激事件，包括地震、疾病暴发、金融市场运动、神经活动以及社交网络中病毒式 meme 的传播。然而，常用于枪击的 Hawkes 模型往往依赖于简单平稳核函数，无法捕捉在空间和时间上的复杂、非均匀扩散特征。为此，我们采用包含神经网络基核的非平稳时空点过程模型，以更好地表示枪击事件之间的各种相关性。本研究分析了来自 2021 年至 2023 年亚特兰大大都市区约 16,000 起枪击事件的数据集。我们方法的核心是创新的非平稳核函数，旨在增强模型的可表达性同时保持其可解释性。该方法不仅在预测性能方面表现出色，也为枪击在城市环境中的时空动力学及其扩散提供了见解。
引用
@article{arxiv.2408.09258,
title = {Atlanta Gun Violence Modeling via Nonstationary Spatio-temporal Point Processes},
author = {Zheng Dong and Yao Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.09258},
year = {2024}
}