基于强化LSTM的网络安全态势预测方法

网络安全态势预测作为网络安全态势感知的重要组成部分,描述的是安全态势随时间动态变化的行为,具体是根据历史态势值预测未来态势值.为了提高网络安全态势预测准确率,提出一种基于sigmoid加权强化机制的长短期记忆的网络安全态势预测模型.该方法首先利用LSTM神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入sigmoid加...     

基于注意力机制和LSTM的电力通信设备状态预测

随着电力通信网络的快速增长,网络中通信设备的在线状态预测对于提升运维可靠性具有重要意义。在实际场景中,设备工作数据来源复杂,往往存在数据维度高、特征稀疏且模式重复等问题,导致传统的预测方法性能非常受限。本文提出一种基于注意力机制和LSTM（长短时记忆）模块的设备状态预测模型。模型训练分2阶段进行,保证注意力机制能够通过端到端学习对原始特征进行充分降维并提取出最相关的信息进行状态预测。基于电力通信网络真实运维数据进行一系列验证实验,结果表明所提方法在设备状态预测问题中的有效性。     

基于PSO优化Bi-LSTM的交通流量预测

针对城市交通流量强随机性的问题,为克服非线性和时变特点的影响,提出了基于粒子群（PSO）优化双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）的交通流量预测模型,达到城市交通流量高精度预测效果。首先,建立基于Bi-LSTM的交通流量短期预测模型;其次,采用粒子群PSO算法对Bi-LSTM模型的超参数进行寻优,提升预测模型的泛化性。通过对比实验分析,验证了该交通流量预测模型具有更优的性能。     

基于LSTM的工业互联网设备工作状态预测

随着工业互联网技术的发展,工业互联网设备的工作状态预测对于提升设备的可靠性具有重要意义。在实际的工业场景中,由于设备数据高度离散且在多个时间段内相互重合,简单的单信号预测和阈值方法是无效的。本文提出一种基于LSTM（长短时记忆）神经网络的设备工作状态预测模型。首先使用SMOTE算法进行数据倾斜处理,利用PCA算法进行数据降维,之后基于LSTM神经网络构建设备工作状态预测模型,最后利用F1分数值进行模型评估。本文基于真实的空调压缩机数据进行实验验证,实验结果表明了本文方法的有效性。     

基于LSTM变体的下渣预测识别系统

下渣检测技术是现代连铸生产中必不可少的重要技术,对提高钢铁生产率、延长设备使用寿命至关重要。通过分析连铸生产的相关参数,结合LSTM神经网络模型的特点,开发出依据LSTM模型变体的连铸钢包下渣预测系统。根据某钢厂的生产过程,对连铸下渣预测识别系统的主要流程进行了阐述,并介绍了该系统的软硬件技术实现方案。     

基于LSTM的机场跑道视程预测

跑道视程反映了飞行员的视程大小,是保障飞机起飞和着陆飞行安全的重要气象要素之一,提升跑道视程的预测准确率将有效提升飞机在低能见度和复杂天气条件下的起降能力和航空管制能力.跑道视程除了受自身观测仪器不足限制,雾、烟、沙尘、强降水等其他天气对其影响也十分显著.本文利用2012–2018年咸阳机场民航自动气象观测系统观测的风...     

电商集群的流量预测与不确定性区间估计

流量预测对智能容量规划和任务调度具有重要意义,然而大规模电商集群的流量会出现各种不确定的突发事件,如线上促销活动、用户聚集请求等。这些不确定性事件会导致时间序列中出现很 多突发脉冲,从而给流量预测带来巨大挑战。同时,容量预测应当对不确定性具有鲁棒性,即能很好地应对未来可能出现的情况,保证集群稳定性,而并非严格地根据预测值进行容量收缩。针对大规模分布式电商集群的流量场景以及动态容量规划的需求,该文提出了包含不确定性估计的流量实时预测框架。该框架基于多变量的长短期记忆网络自动编码器和贝叶斯理论,在进行流量确定性预测的同时能够给出准确的不确定性区间估计。     

基于LSTM和时间序列分析法的短期风速预测

短期风速对输电线路影响巨大,由于短期风速的随机性和非线性特性,使得短期风速难以精确预测。提出了一种将长短时记忆网络和时间序列分析法相结合的组合预测算法来实现对短期风速的预测。首先,利用时间序列分析法对短期风速进行预测得到预测结果和预测残差,然后利用长短时记忆网络对预测残差进行预测,最后将两种方法得到的预测结果进行线性组合得到最终的预测结果序列。为验证所提出的算法的实际效果,将提出的算法与时间序列分析法、长短时记忆网络以及BP神经网络等进行对比。实验结果表明,组合算法有效提高了短期风速序列预测精度,是一种可行的分析方法。     

基于CNN和LSTM混合模型的中文新闻文本分类

论文结合了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的优点,提出了一种CNN和LSTM的混合模型。首先,使用CNN获取文本句子的特征,并使用LSTM模型捕捉文本上下文的依赖关系。然后将这两部分生成的特征向量进行融合,形成一个新的特征向量,它兼有CNN和LSTM的优点。最后,采用softmax层进行最终分类。     

改进的混沌遗传算法及其应用

针对多目标干扰多参数波形优化设计问题中需考虑参数过多、高维等问题,给出一种基于实数编码的改进混沌遗传算法。引入An混沌随机数生成器以提高混沌序列的均匀性和随机性,提出将遗传操作中交叉得到的优秀个体与新群体竞争,提高收敛速度。改进后,混沌遗传算法的收敛性和全局搜索能力都有所提高,通过仿真证明了该算法的有效性和正确性。     

一种改进的量子遗传算法及其应用

针对基于Bloch球面坐标编码的量子遗传算法应用中的优化效率低和局部寻优较差能力问题,提出2点改进措施：在比较种群的基础上将局部搜索与全局搜索相结合;依据三链特性将搜索空间扩展为3Bloch球面空间。将改进算法应用于多变量函数极值优化问题,仿真结果表明,该改进算法寻优代数小、收敛速度快、效率高,并且具有较好的种群多样性,验证了改进措施的有效性。     

混合量子遗传算法及其在VRP中的应用

物流配送车辆路径问题(VRP)是一类典型的NP问题.针对提高寻优能力问题,构造了一种混合量子遗传算法(HQGA),即在传统量子遗传算法(QGA)随机全局搜索的基础上引入一个免疫算子,通过该算子的局部搜索操作实现线路内次序的再优化.给出了该算法的具体实现方法和流程,并用实例进行测试.仿真结果表明混合量子遗传算法的寻优性能优于传统量子遗传算法(QGA)及文献中的其它方法,可以避免出现早熟收敛,是求解车辆路径问题的一种有效的算法.     

一种改进的混合量子遗传算法

提出了一种改进的混合量子遗传算法(IHQGA),该算法首先在量子个体上实施量子交叉,这一操作有利于保留相对较好的基因段;其次,采用量子比特相位法更新量子门和自适应调整搜索网格的策略;最后,引入拟Newton算法进行局部搜索操作,使得种群的多样性强,解得的收敛精度高,收敛速度快;通过复杂函数测试标明此算法的优化质量和效率都强于传统遗传算法和量子遗传算法;另外,从理论上也证明了该算法以概率l收敛于全局最优解.     

一种改进的遗传算法及其在系统辨识中的应用

提出一种基于遗传算法的大惯性系统辨识方法。该方法将动态补偿和遗传算法相结合 ,实现了系统的参数辨识。为避免遗传早熟而进入局部最优 ,对交换和变异操作进行了改进 ,提出一种防止近亲繁殖的交换策略 ,在不明显增加基因操作计算量的前提下 ,有效地避免了基因缺失。仿真结果表明 ,该方法对过阻尼系统的辨识是有效的。     

改进的遗传算法及其在求解MVCP中的应用

为改善传统遗传算法求解最小顶点覆盖问题时的效果,基于理想浓度模型,利用均匀设计抽样的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行重新设计,结合局部搜索策略,提出一种新的遗传算法UGA。与标准遗传算法及佳点集遗传算法进行实例仿真比较,结果证明该算法可以提高求解的质量、速度和精度。     

一种改进遗传算法及其在TSP问题中的应用

传统遗传算法的收敛速度与问题解的质量是影响算法寻优性能的一对主要矛盾。文章针对上述矛盾，提高了改进遗传算法的控制策略－杂交，变异的并行处理，基于适应值密度的变异操作，自调整父代迁移策略和父代与子代竞争策略，并应用于ＴＳＰ问题中，验证了算法的有效性。     

改进的遗传蚁群混合算法在 TSP 中的应用

针对遗传算法和蚁群算法的不足,提出一种改进的遗传蚁群混合算法。该混合算法通过判定最优解的改良情况,将遗传算法和蚁群算法动态串行融合,以充分利用遗传算法的全局搜索能力和蚁群算法的正反馈机制。同时,依据信息素在正反馈过程中的重要作用,提出一种改进的带奖惩项的信息素更新机制。仿真计算结果表明,本文提出的混合算法在求解TSP方面,收敛速度和求解质量均较传统的遗传算法及蚁群算法要好。     

混合正交遗传算法及其在函数优化上的应用

在分析和研究正交遗传算法的基础之上,依据混合优化策略及混合遗传算法的构造原则,通过对自适应正交局部搜索算子的改进提出了一种新的变异算子。该算子具备自适应全局搜索和局部搜索的能力,能够保证算法的变异概率取值为1.0时,算法的搜索效率最高;结合正交交叉算子之后,又能保证算法的交叉概率也取值为1.0时,算法的搜索效率最高;由此解决了交叉概率和变异概率参数的匹配问题。而使用的截断选择和负相关配对、最优交叉策略、精英选择和重复个体剔除策略等组合算子,一方面能够保证算法的收敛速度;另一方面也能有效地保持种群的多样性,这样在保证算法快速收敛的同时避免出现早熟现象;由此解决了＂全局最优＂和＂快速收敛＂的矛盾。因此,提出的改进型新算法在处理一些常用的测试函数上具有较高的效率。     

并行混合免疫遗传算法及其应用

以并行遗传算法(PGA)为基础,对其早熟、收敛慢等缺陷加以改进,提出一种并行混合免疫遗传算法(PHIGA)。该算法将免疫原理引入到遗传算法中,提高了算法的整体性能。这主要表现在一方面免疫选择可有效地防止早熟,另一方面基于免疫记忆的子群体信息交换策略可加速收敛。算法采用混沌初始化和基于自适应交叉、变异的多种群搜索,与单纯形法的混合可更好地改善其局部搜索性能。文中布局问题的算例验证了该算法的可行性和有效性。