文档名：基于优化支持向量回归的工业互联网安全态势预测方法
摘要：作为支撑智能制造等的新型工业基础设施,工业互联网的安全态势预测是一个关键性需求和应用新挑战.本文提出一种基于优化支持向量回归的工业互联网安全态势预测方法,即利用差分进化算法和自适应参数调整策略克服灰狼优化算法计算速度慢、优化精度低的缺点;再利用改进的灰狼优化算法优化支持向量回归参数;最后,利用最优化参数组合建立支持向量回归预测模型,实现工业互联网环境下的安全态势预测.仿真实验结果表明,在容许偏差为0.05或0.1时,本文方法的预测准确率分别为90％和100％,预测结果的绝对误差均小于0.07,相比于对比方法有更高的预测准确率和预测精度.
作者：胡向东 吕高飞 白银 Author：HUXiang-dong LüGao-fei BAIYin
作者单位：重庆邮电大学自动化学院,重庆400065重庆邮电大学先进制造工程学院,重庆400065
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(2)
分类号：TP391.9TN918.91
关键词：工业互联网 安全态势预测 支持向量回归 灰狼优化算法 差分进化算法
机标分类号：TP301.6TP206TN911.7
在线出版日期：2023年5月8日
基金项目：教育部-中国移动科研基金，教育部-中国移动科研基金，重庆市高校创新研究群体基于优化支持向量回归的工业互联网安全态势预测方法[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(2)胡向东 吕高飞 白银作为支撑智能制造等的新型工业基础设施,工业互联网的安全态势预测是一个关键性需求和应用新挑战.本文提出一种基于优化支持向量回归的工业互联网安全态势预测方法,即利用差分进化算法和自适应参数调整策略克服灰狼优化...参考文献和引证文献
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引证文献
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