本文選題：網(wǎng)絡(luò)安全 + 態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2015年06期

【摘要】：在網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)中,態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)是關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。為了保證及提高態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)的精度,結(jié)合粒子群算法的尋優(yōu)性能好和支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的優(yōu)勢(shì),提出了一種在數(shù)據(jù)累加預(yù)處理基礎(chǔ)上的PSO-SVM預(yù)測(cè)模型。此模型利用將原始序列累加,弱化了原始序列中的不規(guī)則擾動(dòng)影響,增強(qiáng)了序列的規(guī)律性的特點(diǎn),與粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)(PSO-SVM)相結(jié)合,更好地發(fā)揮預(yù)測(cè)精度高的優(yōu)勢(shì),更能保證預(yù)測(cè)精度。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)此模型的有效性,并與PSO-SVM預(yù)測(cè)模型的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了其預(yù)測(cè)精度的優(yōu)越性。
[Abstract]:In the network security situation awareness system , situation prediction is the key link . In order to ensure and improve the accuracy of the situation prediction , the PSO - SVM prediction model based on the data accumulation preprocessing is proposed . This model is used to accumulate the original sequence , weaken the influence of the irregular perturbation in the original sequence , enhance the regularity of the sequence , and improve the prediction accuracy by combining the PSO - SVM with the PSO - SVM , and compare the results with the PSO - SVM prediction model to verify the superiority of the prediction accuracy .
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)移動(dòng)通信技術(shù)重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61271260)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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1 李寶s，

本文編號(hào)：2092364