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&size(15){''[[参考文献とかメモとか>./参考文献とかメモとか]]''};~
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*** &size(20){&color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){本論};''' ''};}; [#web4f293]
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&color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){PDF};''' ''};~
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&color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){章立て};''' ''};
#memo(タイトル：長期的リスクと短期的リスクを考慮したニュートラルネットワークによる地理的犯罪予測と地域ごとの要因分析\n1：はじめに\n1.1：本研究の背景\n1.2：本研究の目的\n1.3：本論文の概要\n2：Web-GIS可視化によるデータフュージョン\n2.1：ICT とデータの利活用による行政施策\n2.2：GIS と地理的犯罪予測\n2.3：データのスクレイピングと因果探索によるデータの選定 \n3：犯罪予測と要因分析に対する NNの活用\n3.1：主成分回帰分析を用いるGMDH\n3.2：地理的犯罪予測と地域ごとの要因分析\n3.3：GMDHによる予測と要因分析の例\n4：提案手法\n4.1：\n4.2：\n4.3：\n5：数値実験ならびに考察\n5.1：数値実験の概要\n5.2：実験結果と考察\n6：終わりに)
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*** &size(20){&color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){中間発表};''' ''};};  [#bd51a05a]
'''2022 / 11 / 04 09:00 - 10:30 @ DXセンター'''~
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タイトル〆：2022 / 10 / 14~
ポスター〆：2022 / 11 / 02~
感想　　　：わりとどうにかなる~
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#ref(zissai_no_poster.jpg,,300x300)
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&color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){PDF（ポスター）};''' ''};~
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[./wiki_lab.php?cmd=attach&refer=%E5%B3%B6%E9%83%A8%2F%E5%8D%92%E8%AB%96&openfile=poster_final.pdf ''2022 / 11 / 02 （FINAL）'']~
[./wiki_lab.php?cmd=attach&refer=%E5%B3%B6%E9%83%A8%2F%E5%8D%92%E8%AB%96&openfile=220927p.pdf ''2022 / 09 / 27'']~
[./wiki_lab.php?cmd=attach&refer=%E5%B3%B6%E9%83%A8%2F%E5%8D%92%E8%AB%96&openfile=220921p.pdf ''2022 / 09 / 21'']~
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&color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){質問・コメント};''' ''};~
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◆ 地域ごとに要因を可視化しようとしているのはおもしろい（鳥山先生）~
◆ 機械学習のパラメータうんぬんよりも，特徴量をなるべく多く考慮することを考えたほうがよい（鳥山先生）~
◆ 地図画像からの特徴量だけを使っているように誤解してしまうので，構成を気をつけてください（鳥山先生）~
◆ いいテーマだと思う（木下先生）~
◆ 要因分析を考えたときに，罪種や期間（コロナ前後とか）で分けたほうがいいかも（木下先生）~
◆ なかなかおもしろい（中村先生）~
◆ 罪種ごとに分けるといいと思う（中村先生）~
◆ 言葉の問題で，「要因」を考えようとするとといろいろ難しくなるが，「関係」と考えればこのままでも使えるのではないか（「交番が近いほど犯罪が起きやすい」は要因とは考えにくいが，「交番が近いところを気をつける」と判断することができる）（中村先生）~
◆ ほかの都道府県の市区町村と比較もしてみるといいかも（中村先生）~
◆ データの過疎は，予測精度に影響がでるかもしれない（中村先生）~
◆ 特定の地域だけで予測しようとすると過学習が起こりやすいので，複数の地域で行うといいかもしれない（榊原先生）~
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