基于ADE-ABiGRU的物聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè) | |
所屬分類:解決方案 | |
上傳者:wwei | |
文檔大?。?span>1167 K | |
標(biāo)簽: 網(wǎng)絡(luò)安全 態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè) 雙向門控循環(huán)單元 | |
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文檔介紹:針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)的復(fù)雜性和多變性,,提出一種基于ADEABiGRU的物聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)模型。該模型融合了雙向門控循環(huán)單元,、多頭注意力機(jī)制和殘差結(jié)構(gòu),并經(jīng)由自適應(yīng)差分進(jìn)化算法調(diào)優(yōu),,增強(qiáng)了對(duì)復(fù)雜時(shí)序依賴性的捕捉和對(duì)數(shù)據(jù)的多維度分析能力,。通過(guò)改進(jìn)自適應(yīng)差分進(jìn)化算法的自適應(yīng)機(jī)制,,充分考慮時(shí)序數(shù)據(jù)特征,以提升全局搜索效率和局部逼近精度,。在ToN_IoT數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,,與傳統(tǒng)算法相比,該模型在MAPE,、R2和MSE上均表現(xiàn)出色,,展現(xiàn)出更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。 | |
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