地球信息科学学报

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融合图自编码器与GRU的城市盗窃犯罪时空分布预测模型

赵丹, 杜萍, 刘涛, 令振飞

地球信息科学学报, 2023, 25(7): 1448-1463. DOI: 10.12082/dqxxkx.2023.220584

方法	1月				5月				7月				11月
方法	RMSE	MSE	MAPE/%		RMSE	MSE	MAPE/%		RMSE	MSE	MAPE/%		RMSE	MSE	MAPE/%
MLP	2.42	1.50	11.75		4.41	2.49	15.50		3.54	2.13	14.08		1.51	1.28	12.18
GCN	2.16	1.36	10.00		1.93	1.32	12.60		3.19	1.92	13.00		1.38	0.86	7.10
CNN-LSTM	2.11	1.37	10.34		2.52	1.79	13.52		3.23	1.89	12.70		1.48	0.89	7.47
CNN-GRU	1.52	1.12	9.67		1.42	0.83	6.70		2.45	1.52	11.44		1.36	1.02	9.41
GAERNN	1.40	0.95	7.70		0.83	0.50	4.40		2.25	1.54	10.00		1.06	0.78	6.90

表3 各模型不同月份的预测误差

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