基于Spark框架和PSO优化算法的电力通信网络安全态势预测

随着电力通信网络规模的不断扩大,电力通信网络不间断地产生海量通信数据。同时,对通信网络的攻击手段也在不断进化,给电力通信网络的安全造成极大威胁。针对以上问题,结合Spark大数据计算框架和PSO优化神经网络算法的优点,提出基于Spark内存计算框架的并行PSO优化神经网络算法对电力通信网络的安全态势进行预测。本研究首先引入Spark计算框架,Spark框架具有内存计算以及准实时处理的特点,符合电力通信大数据处理的要求。然后提出PSO优化算法对神经网络的权值进行修正,以增加神经网络的学习效率和准确性。之后结合RDD的并行特点,提出了一种并行PSO优化神经网络算法。最后通过实验比较可以看出,基于Spark框架的PSO优化神经网络算法的准确度高,且相较于传统基于Hadoop的预测方法在处理速度上有显著提高。