基于馬爾科夫鏈的恐怖襲擊城市預測

李冉　蔣偉

摘 要：本文主要是基于馬爾科夫鏈，研究預測了中國最可能遭遇恐怖襲擊的前十大城市。首先我們以excel為工具將每個城市每年是否發生恐怖襲擊用0和1表示，形成馬爾科夫鏈;然后采用轉換概率來預測下一年發生恐怖襲擊的概率，以Matlab為工具編程計算概率，以此來預測前十大恐怖襲擊城市。

關鍵詞：馬爾科夫鏈;狀態轉換概率;恐怖襲擊概率

1 引言

1.1 背景

隨著全球恐怖組織勢力不斷壯大，全世界大部分地區都籠罩在恐怖主義陰影之下。恐怖組織攻城略地，肆意發動爆炸襲擊，嚴重影響到人類正常生活與公共安全，其殘暴行徑為全世界所有愛好和平的人士所不齒，反恐斗爭已經成為一項艱巨且迫在眉睫的任務。

1.2 研究內容

本文基于全球恐怖主義數據庫的數據，用近30年來中國恐怖襲擊的相應數據，研究預測中國最可能遭遇恐怖襲擊的前十大城市。

2 馬爾科夫預測模型

2.1 領土連接

恐怖襲擊往往與該地區的地理位置有很大的關系。通過全球恐怖主義數據庫的官方網站，我們獲得了中國多年來恐怖襲擊的地理分布圖，如圖1所示。

圖片中的顏色差異表示該地區恐怖襲擊的頻率。從圖7中我們可以清楚地看到，中國的恐怖襲擊主要分布在新疆、西藏、云南等國家以及國內省會城市和重點城市。顯然，中亞地區和南亞金三角地區的恐怖襲擊次數十分頻繁，這在一定程度上助長了與中國接壤的地區的恐怖襲擊。

2.2 馬爾科夫鏈的建立

為了完成這一模型的建立，我們首先統計了過去30年中各個城市的恐怖襲擊事件。對于多年來事故發生較少的城市，我們消除了它們，以簡化問題。然后，我們標記每個城市是否每年發生恐怖襲擊，發生恐怖襲擊，我們記錄為1，沒有發生，則記錄為0.

因此，我們得到一個馬爾科夫序列，時間年份作為自變量，0或1作為因變量的序列。

我們以Xn（n=1，2，…）表示第n年在某地發生的恐怖襲擊的量，每個城市有四種表示形式，它們分別是“00”，“01”，“10”，“11”。我們使用近三十年的狀態轉換概率來預測下一年，狀態轉換概率可以使用以下公式計算：

下一年計算城市的概率可以表示為概率 P01或P11.

3 預測結果

我們將利用excel和Matlab整理計算出中國前十大城市的馬爾科夫鏈和恐怖襲擊概率，如表1所示。

4 結果分析

根據得到的結果，我們改變反映恐怖事件的具體指標值，進行敏感性分析，所預測城市并無大的變化，說明我們的模型具有良好的穩定性。

參考文獻

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[2]龔偉志，劉增良，王燁，等. 基于大數據分析恐怖襲擊風險預測研究與仿真[J].北京科技大學自動化學院 國防大學信息指揮與作戰教研部，2015.04.15.