一种基于机器学习的通用方法,用于预测未经授权的移民流,考虑到动态的边境安全联系
Ridwan Al Aziz1, Tanvir Ahmed1, Jun Zhuang2
1Department of Industrial and Production Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka, Bangladesh.
Risk analysis : an official publication of the Society for Risk Analysis
|November 21, 2023
概括
机器学习模型现在可以预测未经授权的移民流,超越局部调查. 贝叶斯增量回归树模型在这种新的方法中展示了最好的预测性能.
科学领域:
- 社会科学 社会科学 社会科学
- 计算机科学 计算机科学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 非法移民是一个复杂的全球性挑战,由经济,社会和环境因素驱动.
- 流行病等事件加剧了移民的不稳定性,需要先进的分析方法.
- 传统的基于调查的方法在分析移民动态时的范围和可扩展性有限.
研究的目的:
- 引入一种新的,非参数的机器学习框架来分析未经授权的移民.
- 开发一个独立于局部调查的综合数据库,用于迁移分析.
- 为了比较9个非参数机器学习算法的预测性能.
主要方法:
- 部署九个非参数机器学习算法来预测未经授权的移民流.
- 利用一个包含动态边境安全联系的框架.
- 建立季节性自回归集成移动平均线 (SARIMA) 模型作为零模型进行比较.
主要成果:
- 贝叶斯增量回归树 (BART) 模型成为预测非法移民的最佳算法.
- 拟议的机器学习框架为传统方法提供了具有成本效益,速度更快,大数据友好的替代方案.
- 该研究成功创建了一个独立于局部调查的全面数据库.
结论:
- 非参数式机器学习方法为了解和预测未经授权的移民提供了强大的工具.
- 开发的框架在效率和可扩展性方面为移民分析提供了显著的优势.
- 未来的研究应该利用这些先进的方法来解决全球移民模式的复杂性.
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