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We develop a leading indicator model for forecasting serious property and violent crimes based on the crime attractor and displacement theories of environmental criminology. The model, intended for support of tactical deployment of police resources, is at the microlevel scale; namely, 1-month-ahead forecasts over a grid system of 141 square grid cells 4000 feet on a side (with approximately 100 blocks per grid cell). The leading indicators are selected lesser crimes and incivilities entering the model in two ways: (1) as time lags within grid cells and (2) time and space lags averaged over grid cells contiguous to observation grid cells. Our validation case study uses 1.3 million police records from Pittsburgh, Pennsylvania, aggregated over the grid system for a 96-month period ending in December 1998. The study uses the rolling-horizon forecast experimental design with forecasts made over the 36-month period ending in December 1998, yielding 5076 forecast errors per model. We estimated the leading indicator model using a robust linear regression model, a neural network, and a proven univariate, extrapolative forecast method for use as a benchmark in Granger causality testing. We find evidence of both the crime attractor and displacement theories. The results of comparative forecast experiments are that the leading indicator models provide acceptable forecasts that are significantly better than the extrapolative method in three out of four cases, and for the fourth there is a tie but poor forecast performance. The leading indicators find 41–53% of large crime volume changes in the three successful cases. The corresponding workload for police is quite acceptable, with on the average 5.2 potential large change cases per month to investigate and with 31% of such cases being positives.  相似文献   
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辕村遗址是以新石器时代和夏商时期遗存为主体的古代聚落遗址。2006年的发掘,共发现房址4座、陶窑1座、灰坑39个、沟8条、墓葬3座,出土陶器、石器、骨器、角器等遗物,分别属于仰韶文化中期、二里头文化、二里冈文化、汉代与宋代等时期。该遗址的发掘,对于探索本地域的古代文化面貌及聚落形态演变等具有重要的意义。  相似文献   
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