一种基于累加PSO-SVM的网络安全态势预测模型

• 作者: 朱江 李方伟 杨政 陈善学
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网络安全 态势预测 累加预处理 支持向量机 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 1778-1781
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.06.039

摘要

在网络安全态势感知系统中,态势预测是关键的环节.为了保证及提高态势预测的精度,结合粒子群算法的寻优性能好和支持向量机的预测准确的优势,提出了一种在数据累加预处理基础上的PSO-SVM预测模型.此模型利用将原始序列累加,弱化了原始序列中的不规则扰动影响,增强了序列的规律性的特点,与粒子群优化支持向量机(PSO-SW)相结合,更好地发挥预测精度高的优势,更能保证预测精度.通过仿真实验检验此模型的有效性,并与PSO-SVM预测模型的结果进行对比,验证了其预测精度的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱江	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	119	427	11.0	16.0
2	李方伟	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	256	1128	15.0	21.0
3	陈善学	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	84	380	9.0	13.0
4	杨政	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	1	25	1.0	1.0