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为有效检测网络的攻击行为,提出了基于机器学习与大数据技术的入侵检测方法。首先分析当前网络入侵检测算法,描述了大数据分析技术的网络入侵原理,然后将GRU神经网络与SVM分类算法相结合,最后使用网络入侵检测数据集进行实验。实验结果表明基于GRU-SVM模型的网络入侵检测成功率高于其他模型,网络入侵检测整体效果得到改善,保证... 相似文献
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智能电网中,为调控电网峰谷期间的用电量,提高负荷用户效益,提出了一种基于博弈论的负荷调控方法。以用户侧与电网侧为博弈主体分别构建负荷模型、负荷效益模型及电网侧效益模型。设计了基于博弈机制的电价调控策略,通过多轮动态调整博弈双方的收益,协调用户侧与电网侧之间的不平衡关系。在负荷与电价的双重约束下,通过CPLEX求解器计算负荷用户收益结果与电网负荷调控结果。算例表明,相同数据条件下,与改进粒子群算法相比,所提调控方法的负荷侧支出减少了0.95%,网侧支出减少了6.14%。验证了该方法可在有效调控电网峰谷期间负荷的同时,保证用户侧效益最优。 相似文献
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