【摘要】：針對用戶訪問軌跡的數(shù)據(jù)特征,提出一種基于EEMD技術(shù)的多步時(shí)間序列預(yù)測模型。該模型利用了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EEMD結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)ELM模型,混合人工魚群MAFA優(yōu)化的方式,克服了算法中存在過擬合和多步時(shí)間序列預(yù)測的策略限制問題。通過該模型,實(shí)現(xiàn)了對訪問軌跡時(shí)間序列多步預(yù)測,結(jié)合安全范圍包絡(luò)線,進(jìn)而提前發(fā)現(xiàn)是否存在入侵行為。驗(yàn)證結(jié)果表明,優(yōu)化后的EEMD-ELM模型比傳統(tǒng)時(shí)間序列預(yù)測方法的迭代速率與精度得到了極大提高,泛化能力增強(qiáng),說明了該方法的有效性、可行性。
[Abstract]:In this paper, a multi-step time series prediction model based on EEMD technology is proposed for the data characteristics of user access track. In this model, set empirical mode decomposition (EEMD) combined with limit learning machine (ELM) model is used to optimize artificial fish group MAFA, which overcomes the problem of over-fitting and multi-step time series prediction in the algorithm. Through this model, the multi-step prediction of the access trajectory time series is realized, and the intrusion behavior is discovered in advance by combining the secure range envelope. The verification results show that the iterative rate and accuracy of the optimized EEMD-ELM model are greatly improved compared with the traditional time series prediction method, and the generalization ability is enhanced, which shows the effectiveness and feasibility of the proposed method.
【作者單位】： 國網(wǎng)寧夏電力公司信息通信公司;
【分類號(hào)】：TP18;O211.61

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本文編號(hào)：2458831