华北电力大学学报
華北電力大學學報
화북전력대학학보
JOURNAL OF NORTH CHINA ELECTRIC POWER UNIVERSITY
2011年
3期
91-95
,共5页
网络安全态势预测%广义回归神经网络%粒子群算法%滑动时间窗口%多元回归分析
網絡安全態勢預測%廣義迴歸神經網絡%粒子群算法%滑動時間窗口%多元迴歸分析
망락안전태세예측%엄의회귀신경망락%입자군산법%활동시간창구%다원회귀분석
针对网络安全态势精确预测,提出一种基于改进广义回归神经网络的预测方法,以改善网络安全态势预测精度.利用滑动时间窗口方法将各个离散时间监测点的网络安全态势值构造成部分线性相关的多元回归数据序列,以其做为样本集输入到改进广义回归神经网络加以训练,进而得到网络安全态势预测模型.在改进广义回归神经网络训练过程中,利用粒子群算法动态地搜索广义回归神经网络最优训练参数,从而克服了广义回归神经网络训练参数选择困难的缺陷.实验结果表明:与传统方法相比基于改进广义回归神经网络的网络安全态势预测方法拥有更好的性能.
針對網絡安全態勢精確預測,提齣一種基于改進廣義迴歸神經網絡的預測方法,以改善網絡安全態勢預測精度.利用滑動時間窗口方法將各箇離散時間鑑測點的網絡安全態勢值構造成部分線性相關的多元迴歸數據序列,以其做為樣本集輸入到改進廣義迴歸神經網絡加以訓練,進而得到網絡安全態勢預測模型.在改進廣義迴歸神經網絡訓練過程中,利用粒子群算法動態地搜索廣義迴歸神經網絡最優訓練參數,從而剋服瞭廣義迴歸神經網絡訓練參數選擇睏難的缺陷.實驗結果錶明:與傳統方法相比基于改進廣義迴歸神經網絡的網絡安全態勢預測方法擁有更好的性能.
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