基于EEMD技术在电力信息安全中的多步时间序列预测方法

发布时间：2019-04-16 13:53

【摘要】：针对用户访问轨迹的数据特征,提出一种基于EEMD技术的多步时间序列预测模型。该模型利用了集合经验模态分解EEMD结合极限学习机ELM模型,混合人工鱼群MAFA优化的方式,克服了算法中存在过拟合和多步时间序列预测的策略限制问题。通过该模型,实现了对访问轨迹时间序列多步预测,结合安全范围包络线,进而提前发现是否存在入侵行为。验证结果表明,优化后的EEMD-ELM模型比传统时间序列预测方法的迭代速率与精度得到了极大提高,泛化能力增强,说明了该方法的有效性、可行性。
[Abstract]:In this paper, a multi-step time series prediction model based on EEMD technology is proposed for the data characteristics of user access track. In this model, set empirical mode decomposition (EEMD) combined with limit learning machine (ELM) model is used to optimize artificial fish group MAFA, which overcomes the problem of over-fitting and multi-step time series prediction in the algorithm. Through this model, the multi-step prediction of the access trajectory time series is realized, and the intrusion behavior is discovered in advance by combining the secure range envelope. The verification results show that the iterative rate and accuracy of the optimized EEMD-ELM model are greatly improved compared with the traditional time series prediction method, and the generalization ability is enhanced, which shows the effectiveness and feasibility of the proposed method.
【作者单位】： 国网宁夏电力公司信息通信公司;
【分类号】：TP18;O211.61

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本文编号：2458831