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基于支持向量机和粒子群算法的信息网络安全态势复合预测模型
被引量：
43
1
作者
高昆仑
刘建明
+2 位作者
徐茹枝
王宇飞
李怡康
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期176-182,共7页
提出一种基于支持向量机和粒子群算法的网络态势复合预测模型。模型使用滑动窗口方法将各原始离散时间监测点的安全态势值构造成部分线性相关的连续时间序列,以其作为安全态势数据样本集对支持向量机加以训练,生成预测模型。在支持向量...
提出一种基于支持向量机和粒子群算法的网络态势复合预测模型。模型使用滑动窗口方法将各原始离散时间监测点的安全态势值构造成部分线性相关的连续时间序列,以其作为安全态势数据样本集对支持向量机加以训练,生成预测模型。在支持向量机训练过程中,利用粒子群算法搜寻支持向量机的最优训练参数,以降低支持向量机参数选择的盲目性,提高预测精度。最后通过基于大量电力企业信息网络现场安全监测数据的实验,验证了复合预测模型的有效性。
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关键词
信息网络安全态势
回归预测
支持向量机
粒子群算法
时间序列
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职称材料
题名
基于支持向量机和粒子群算法的信息网络安全态势复合预测模型
被引量：
43
1
作者
高昆仑
刘建明
徐茹枝
王宇飞
李怡康
机构
中国电力科学研究院信息与通信研究所
国网信息通信有限公司
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期176-182,共7页
基金
国家电网公司科技项目(B11-09-109)
文摘
提出一种基于支持向量机和粒子群算法的网络态势复合预测模型。模型使用滑动窗口方法将各原始离散时间监测点的安全态势值构造成部分线性相关的连续时间序列,以其作为安全态势数据样本集对支持向量机加以训练,生成预测模型。在支持向量机训练过程中,利用粒子群算法搜寻支持向量机的最优训练参数,以降低支持向量机参数选择的盲目性,提高预测精度。最后通过基于大量电力企业信息网络现场安全监测数据的实验,验证了复合预测模型的有效性。
关键词
信息网络安全态势
回归预测
支持向量机
粒子群算法
时间序列
Keywords
security situation of information network
regression prediction
support vector machine
particle swarm optimization
time series
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机和粒子群算法的信息网络安全态势复合预测模型
高昆仑
刘建明
徐茹枝
王宇飞
李怡康
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2011
43
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