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全球恐怖主义数据挖掘分析 评分:

对GDT全球反恐数据集进行分析和数据挖掘,挖掘和分析哪些攻击是经常发生的,在哪些地方发生,在什么时间,什么纬度等,以及预测下年度那个地方发生恐怖袭击的概率最大。使用了KNN,K-Means等方法。并预测未有组织宣称的事件是哪个组织负责的。
2018-09-25 上传大小:3.52MB
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基于灰色理论恐怖袭击次数预测

本程序采用2018年华为杯数学建模提供数据,对其C题恐怖袭击事件主要原因、时空特性、蔓延特性以及级别分布做出系统分析,并基于灰色理论对2018年各区域、各等级恐怖袭击次数分别进行了预测。

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2018年中国研究生数学建模C题恐怖袭击获奖论文下载
历届数模题目分析
恐怖袭击数据集分析

对GDT全球反恐数据集进行分析和数据挖掘,挖掘和分析哪些攻击是经常发生的,在哪些地方发生。并预测未有组织宣称的事件是哪个组织负责的。

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2018年中国研究生数学建模竞赛C题 二等奖 赛题论文
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基于全球恐怖袭击数据死伤数据预测分析
第十五届中国研究生数学建模C题(对恐怖袭击事件记录数据的量化分析)解决方案

恐怖袭击是指极端分子或组织人为制造的、针对但不仅限于平民及民用设施 的、不符合国际道义的攻击行为,它不仅具有极大的杀伤性与破坏力,能直接造 成巨大的人员伤亡和财产损失,而且还给人们带来巨大的心理压力,造成社会一 定程度的动荡不安,妨碍正常的工作与生活秩序,进而极大地阻碍经济的发展。 恐怖主义是人类的共同威胁,打击恐怖主义是每个国家应该承担的责任。对 恐怖袭击事件相关数据的深入分析有助于加深人们对恐怖主义的认识,为反恐防 恐提供有价值的信息支持。

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2018年中国第十五届华为杯研究生数学建模C题恐怖袭击二等奖论文,论文最后附有部分Python代码,供学习和参考。欢迎下载,学习和讨论。这是我们团队的获奖论文,如有疑问私信咨询。

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