简介:目的:为弥补当前公安情报分析中主要依赖经验分析的不足,对ARIMA模型在刑事类警情预测中的应用展开探讨,为刑事类警情的早期预警提供决策依据。方法:应用ARIMA模型对某市2015年1月至2017年12月刑事类警情数据进行分析并建立预测模型,对建立的预测模型进行参数估计、模型诊断、模型评价,选择最优预测模型。结果:某市刑事类警情整体上呈下降趋势;选取的最优模型ARIMA(0,0,0)(0,1,1)能较好地拟合既往时间段某市刑事类警情的变化;对某市2018年1月的刑事类警情实证预测表明,所选模型的算法拟合度较高,在95%的置信区间之内(预测值290次,真实值315次),模型短期预测效果较为理想。结论:ARIMA模型可以应用于刑事类警情的情报分析与预测,建议在实际应用中应进一步推广。
简介:本文关注十九大提出的人才强国、实行更加积极、开放、有效的人才政策,吸引、容留和培养造就一大批具有国际高水平的创新团队的号召,回顾了我国人才工作的历程和成就,展现了人才工作在我国建设和发展过程中的重要作用,也讨论了过去乃至当前人才工作依然存在的不足,提出在新时代新要求下,提高人才工作的政策实施力度,建立制度化的全景式综合理性的人才管理体系,以克服人才工作的中梗阻,提高人才工作实效性的政策建议。作者认为,在人才强国理念的指导下,运用全景式政策制定和运行的视角,追求人才工作的合理化、系统化、规范化、制度化和常态化,是建设人才驱动的可持续创新国家的必由之路。