《表2 盗窃数据时间序列的ADF单位根检验结果》

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《基于LSTM网络的盗窃犯罪时间序列预测研究》

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算例1、算例2、算例3中A市日盗窃犯罪案件数形成的训练集分别为，如图1所示。数据较平稳且没有明显的周期性波动，数据不平稳且波动较大。根据LSTM模型的构建及预测衡量的过程，对数据分别进行ADF检验，检验结果如表2所示。的ADF统计量的检验值为-3.91，小于1%置信水平下的临界值，表明显著平稳。的ADF统计量的检验值为-2.82，大于1%置信水平下的临界值，表明该序列数据非平稳。采用差分法将数据转换成平稳序列，对进行一阶差分，并对差分后的时间序列再次进行ADF检验，ADF的检验值变为-14.80，小于1%置信水平下的临界值，表明差分后的数据已到达平稳。{X3t}的ADF统计量的检验值为-3.77，小于1%置信水平下的临界值，表明显著平稳。