2018年中國研究生數(shù)學(xué)建模競賽C題

對恐怖襲擊事件記錄數(shù)據(jù)的量化分析

恐怖襲擊是指極端分子或組織人為制造的、針對但不僅限于平民及民用設(shè)施的、不符合國際道義的攻擊行為，它不僅具有極大的殺傷性與破壞力，能直接造成巨大的人員傷亡和財產(chǎn)損失，而且還給人們帶來巨大的心理壓力，造成社會一定程度的動蕩不安，妨礙正常的工作與生活秩序，進而極大地阻礙經(jīng)濟的發(fā)展。

恐怖主義是人類的共同威脅，打擊恐怖主義是每個國家應(yīng)該承擔(dān)的責(zé)任。對恐怖襲擊事件相關(guān)數(shù)據(jù)的深入分析有助于加深人們對恐怖主義的認識，為反恐防恐提供有價值的信息支持。

附件1選取了某組織搜集整理的全球恐怖主義數(shù)據(jù)庫（GTD）中1998-2017年世界上發(fā)生的恐怖襲擊事件的記錄（附件2是有關(guān)變量的說明，節(jié)譯自數(shù)據(jù)庫說明文檔，原文可以在http://www.start.umd.edu/gtd/中下載，由于該文檔較長，附件3提供了一個內(nèi)容摘要），需要完成的任務(wù)如下：

任務(wù)1 依據(jù)危害性對恐怖襲擊事件分級

對災(zāi)難性事件比如地震、交通事故、氣象災(zāi)害等等進行分級是社會管理中的重要工作。通常的分級一般采用主觀方法，由權(quán)威組織或部門選擇若干個主要指標(biāo)，強制規(guī)定分級標(biāo)準，如我國《道路交通事故處理辦法》第六條規(guī)定的交通事故等級劃分標(biāo)準，主要按照人員傷亡和經(jīng)濟損失程度劃分。

但恐怖襲擊事件的危害性不僅取決于人員傷亡和經(jīng)濟損失這兩個方面，還與發(fā)生的時機、地域、針對的對象等等諸多因素有關(guān)，因而采用上述分級方法難以形成統(tǒng)一標(biāo)準。請你們依據(jù)附件1以及其它有關(guān)信息，結(jié)合現(xiàn)代信息處理技術(shù)，借助數(shù)學(xué)建模方法建立基于數(shù)據(jù)分析的量化分級模型，將附件1給出的事件按危害程度從高到低分為一至五級，列出近二十年來危害程度最高的十大恐怖襲擊事件，并給出表1中事件的分級。

表1 典型事件危害級別

事件編號	危害級別
200108110012	?
200511180002	?
200901170021	?
201402110015	?
201405010071	?
201411070002	?
201412160041	?
201508010015	?
201705080012	?

任務(wù)2 依據(jù)事件特征發(fā)現(xiàn)恐怖襲擊事件制造者

附件1中有多起恐怖襲擊事件尚未確定作案者。如果將可能是同一個恐怖組織或個人在不同時間、不同地點多次作案的若干案件串聯(lián)起來統(tǒng)一組織偵査，有助于提高破案效率，有利于盡早發(fā)現(xiàn)新生或者隱藏的恐怖分子。請你們針對在2015、2016年度發(fā)生的、尚未有組織或個人宣稱負責(zé)的恐怖襲擊事件，運用數(shù)學(xué)建模方法尋找上述可能性，即將可能是同一個恐怖組織或個人在不同時間、不同地點多次作案的若干案件歸為一類，對應(yīng)的未知作案組織或個人標(biāo)記不同的代號，并按該組織或個人的危害性從大到小選出其中的前5個，記為1號-5號。再對表2列出的恐襲事件，按嫌疑程度對5個嫌疑人排序，并將結(jié)果填入下表（表中樣例的意思是：對事件編號為XX的事件，3號的嫌疑最大，其次是4號，最后是5號），如果認為某嫌疑人關(guān)系不大，也可以保留空格。

表2 恐怖分子關(guān)于典型事件的嫌疑度

?	1號嫌疑人	2號嫌疑人	3號嫌疑人	4號嫌疑人	5號嫌疑人
樣例XX	4	3	1	2	5
201701090031	?	?	?	?	?
201702210037	?	?	?	?	?
201703120023	?	?	?	?	?
201705050009	?	?	?	?	?
201705050010	?	?	?	?	?
201707010028	?	?	?	?	?
201707020006	?	?	?	?	?
201708110018	?	?	?	?	?
201711010006	?	?	?	?	?
201712010003	?	?	?	?	?

任務(wù)3 對未來反恐態(tài)勢的分析

對未來反恐態(tài)勢的分析評估有助于提高反恐斗爭的針對性和效率。請你們依據(jù)附件1并結(jié)合因特網(wǎng)上的有關(guān)信息，建立適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型，研究近三年來恐怖襲擊事件發(fā)生的主要原因、時空特性、蔓延特性、級別分布等規(guī)律，進而分析研判下一年全球或某些重點地區(qū)的反恐態(tài)勢，用圖/表給出你們的研究結(jié)果，提出你們對反恐斗爭的見解和建議。

任務(wù)4 數(shù)據(jù)的進一步利用

你們認為通過數(shù)學(xué)建模還可以發(fā)揮附件1數(shù)據(jù)的哪些作用？給出你們的模型和方法。

特別提醒：本題作為數(shù)學(xué)建模競賽題，特別強調(diào)數(shù)學(xué)的應(yīng)用和建模過程的嚴謹性、創(chuàng)新性，結(jié)論應(yīng)有充分、可靠的數(shù)據(jù)支撐。請參賽者務(wù)必正確理解題目需求，不要寫成議論文。

解題思路

第一問采用層次分析法（比較low? 當(dāng)時是最后做的第一問? 時間有些緊? 只好硬著頭皮做了）

第二問采用聚類思想，選取對事件影響大的因素，用于聚類，具體基于K均值聚類算法提出多層次深度聚類（參考文獻：基于和聲搜索算法優(yōu)化支持向量機的突發(fā)暴恐事件分級研究 ）

注：當(dāng)時是查閱參考文獻來選取的因素，比賽結(jié)束后，跟別人討論深受啟發(fā)，其實可以根據(jù)信息增益來選取影響因素的top-m，這樣更有說服力，而且效果可能更好

第三問是本論文的最大創(chuàng)新之處，基于歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)造事件的時間序列，最后根據(jù)時間序列挖掘中的ARIMA模型來預(yù)測未來事件發(fā)生情況 參考：https://www.cnblogs.com/xinglichao/p/9620490.html

影響因素采用針對特定事件進行具體特定分析，時間有點久了，有些具體的不太記得啦（^ _ ^）

第四問屬于開放性試題，當(dāng)時我想到的模型是采用圖模型，構(gòu)建事件圖結(jié)構(gòu)，基于度等因素來挖掘信息（繪制圖結(jié)構(gòu)：https://www.cnblogs.com/xinglichao/p/9695510.html）

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論文以及處理過程的數(shù)據(jù)還有代碼都在我的git上：https://github.com/xinglicha0/Mathematical-Modeling

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/xinglichao/p/10401194.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的2018年中国研究生数学建模竞赛C题 二等奖 赛题论文的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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