2018年中國研究生數學建模競賽C題

對恐怖襲擊事件記錄數據的量化分析

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，進而極大地阻礙經濟的發展。

恐怖主義是人類的共同威脅，打擊恐怖主義是每個國家應該承擔的責任。對恐怖襲擊事件相關數據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據庫（GTD）中1998-2017年世界上發生的恐怖襲擊事件的記錄（附件2是有關變量的說明，節譯自數據庫說明文檔，原文可以在http://www.start.umd.edu/gtd/中下載，由于該文檔較長，附件3提供了一個內容摘要），需要完成的任務如下：

任務1 依據危害性對恐怖襲擊事件分級

對災難性事件比如地震、交通事故、氣象災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，由權威組織或部門選擇若干個主要指標，強制規定分級標準，如我國《道路交通事故處理辦法》第六條規定的交通事故等級劃分標準，主要按照人員傷亡和經濟損失程度劃分。

但恐怖襲擊事件的危害性不僅取決于人員傷亡和經濟損失這兩個方面，還與發生的時機、地域、針對的對象等等諸多因素有關，因而采用上述分級方法難以形成統一標準。請你們依據附件1以及其它有關信息，結合現代信息處理技術，借助數學建模方法建立基于數據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2 依據事件特征發現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起來統一組織偵査，有助于提高破案效率，有利于盡早發現新生或者隱藏的恐怖分子。請你們針對在2015、2016年度發生的、尚未有組織或個人宣稱負責的恐怖襲擊事件，運用數學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，對應的未知作案組織或個人標記不同的代號，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系不大，也可以保留空格。

表2 恐怖分子關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3 對未來反恐態勢的分析

對未來反恐態勢的分析評估有助于提高反恐斗爭的針對性和效率。請你們依據附件1并結合因特網上的有關信息，建立適當的數學模型，研究近三年來恐怖襲擊事件發生的主要原因、時空特性、蔓延特性、級別分布等規律，進而分析研判下一年全球或某些重點地區的反恐態勢，用圖/表給出你們的研究結果，提出你們對反恐斗爭的見解和建議。

任務4 數據的進一步利用

你們認為通過數學建模還可以發揮附件1數據的哪些作用？給出你們的模型和方法。

特別提醒：本題作為數學建模競賽題，特別強調數學的應用和建模過程的嚴謹性、創新性，結論應有充分、可靠的數據支撐。請參賽者務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化支持向量機的突發暴恐事件分級研究 ）

注：當時是查閱參考文獻來選取的因素，比賽結束后，跟別人討論深受啟發，其實可以根據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新之處，基于歷史數據，構造事件的時間序列，最后根據時間序列挖掘中的ARIMA模型來預測未來事件發生情況 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，當時我想到的模型是采用圖模型，構建事件圖結構，基于度等因素來挖掘信息（繪制圖結構：https://www.cnblogs.com/xinglichao/p/9695510.html）

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

?

轉載于:https://www.cnblogs.com/xinglichao/p/10401194.html

總結

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 赛题论文的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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