解放军理工大学学报（自然科学版）
解放軍理工大學學報（自然科學版）
해방군리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF PLA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2012年
2期
147-151
,共5页
网络态势预测%广义回归神经网络%时间序列分析
網絡態勢預測%廣義迴歸神經網絡%時間序列分析
망락태세예측%엄의회귀신경망락%시간서렬분석
网络态势预测作为网络态势感知的必要环节,能够加强网络管理员对网络状态的认知与理解,为威胁分析和网络规划提供决策支持.在分析现状以及预测方法的基础上,讨论了反向传播、径向基、反馈等神经网络模型用于预测的特点与优势,提出了网络态势预测的广义回归神经网络模型GRNNSF,给出了GRNNSF模型的网络设计原则以及网络态势预测方法.基于真实数据集的实验,验证了GRNNSF模型的准确性和时效性,与其他神经网络模型相比,能更准确地预测网络态势的发展趋势.
網絡態勢預測作為網絡態勢感知的必要環節,能夠加彊網絡管理員對網絡狀態的認知與理解,為威脅分析和網絡規劃提供決策支持.在分析現狀以及預測方法的基礎上,討論瞭反嚮傳播、徑嚮基、反饋等神經網絡模型用于預測的特點與優勢,提齣瞭網絡態勢預測的廣義迴歸神經網絡模型GRNNSF,給齣瞭GRNNSF模型的網絡設計原則以及網絡態勢預測方法.基于真實數據集的實驗,驗證瞭GRNNSF模型的準確性和時效性,與其他神經網絡模型相比,能更準確地預測網絡態勢的髮展趨勢.
망락태세예측작위망락태세감지적필요배절,능구가강망락관리원대망락상태적인지여리해,위위협분석화망락규화제공결책지지.재분석현상이급예측방법적기출상,토론료반향전파、경향기、반궤등신경망락모형용우예측적특점여우세,제출료망락태세예측적엄의회귀신경망락모형GRNNSF,급출료GRNNSF모형적망락설계원칙이급망락태세예측방법.기우진실수거집적실험,험증료GRNNSF모형적준학성화시효성,여기타신경망락모형상비,능경준학지예측망락태세적발전추세.
