基于LSTM与改进残差网络优化的异常流量检测方法.docx,PAGE 1 - 基于LSTM与改进残差网络优化的异常流量检测方法 一、 1. 异常流量检测背景与意义 (1)随着互联网技术的飞速发展,网络流量数据呈现出爆炸式增长,网络攻击和异常流量检测成为网络安全领域的重要课题。异常流量检
根据《基于权重修正和 DRSN-LSTM模型的向家坝下游水位多时间尺度预测》,为从大量水位影响因子中提取重要特征实现水位的高效、精准预测,有学者提出了改进的深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network,D…
梯度用于更新网络权重,当梯度随着网络的加深而变得非常小甚至接近于零时,网络就会停止学习,梯度爆炸的问题相反。为了解决这个问题,又出现了一些改进的循环神经网络LSTM和GRU是其中最具代表性并且应用最广泛的。 裁剪梯度 循环神经网络中较容易出现梯度衰减或梯度爆炸,这会导致网络几乎无法训练。裁剪梯度(clip gradi...
本篇文章对网络的流量的特征进行了分析，通过了解各方面特征值所存在的差异性，可以提前做预处理工作，设计出三 层堆叠的LSTM网络，进一步可以对网络的流量特征进行了解，最终还可以设计出带跳跃连接的方式，进一步对LSTM开展整体的优化，针 对深度神经网络进行改善。关键词：异常流量检测；长短记忆网络；数据池化层；空洞...
•我们提出了GRLSTM,一种新的道路网络轨迹相似性计算框架。它使用KGE用知识图对多个点的关系进行建模。我们将残差网络引入多层LSTM来学习轨迹嵌入,这可以解决梯度消失问题。 •我们设计了两个新的基于邻居的点感知损失函数(即基于图的点损失和基于轨迹的点损失)来有效地训练GRLSTM。
1) 根据网络流量特征是否为数值型数据将其进行不同操作处理,数值型数据进行归一化,否则进行独热编码,最终将两部分的数据进行特征排序与特征清洗完成数据预处理;2) 设计一种三层堆叠LSTM网络来解决单层 LSTM 网络适应性弱的问题;3) 结合Inception结构与空洞卷积,设计一种带跳跃连接线的改进残差神经网络对LSTM进行优化,...
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摘要 针对长短期记忆(LSTM)网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题,在其改进模型嵌套式长短期记忆(NLSTM)网络的基础上,提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM...展开更多 The remaining useful life prediction method based on attention mechanism and residual...
本发明提供了一种基于区域残差和LSTM网络的机场延误预测方法,包括步骤如下:数据预处理:对机场数据、航班数据和气象数据融合后,进行编码;将预处理数据输入到区域残差网络,对数据的空间特征进行更深层次的提取,同时保留数据的时序关系;然后输入到单向池化层,进行数据维度的转换;将特征矩阵输入到LSTM网络,提取数据在时间维度...
本发明公开了一种基于深层多词嵌入Bi‑LSTM残差网络的健康舆情分析方法,涉及信息技术领域,该基于深层多词嵌入Bi‑LSTM残差网络的健康舆情分析方法通过改进Bi‑LSTM网络,结合多词嵌入以及残差网络方法,提高了网络的鲁棒性,使之能够对复杂舆情文本进行处理,得到了很好的效果,从而提高其分类器的分类精度。