在社会转型的背景下,我国群体性事件的数量不断攀升,极大地影响了社会的和谐稳定。本文应用"情景-次级情景-对象-要素"模型对各类群体性事件案例进行分解,提取相关的影响因素,构建多维情景空间模型,并提出了用于群体性事件预测的卷积神经网络模型,阐述了其基本原理,然后结合实例说明了其应用。通过根据多维情景空间模型对群体性事件案例进行编码形成的数据样本集,来训练该预测模型,并用AUC值评估其有效性。最后分析了不同影响因素在群体性事件预测中的作用以及应急管理主体的应对方向。
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