两个模型在单个测试者实验中表现出的分类性能差异，进一步证明了CNN+Bi-LSTM混合模型在脑电信号情感识别...
采用CNN+LSTM模型进行短期交通流量预测，主要包含以下步骤：步骤1：对原始交通流量数据进行预处理，包括清洗数据、填充缺失值和标准化等操作，确保数据质量。步骤2：通过CNN网络提取交通流量的空间特征。CNN在图像处理领域表现卓越，其卷积层和池化层可有效捕捉图像局部特征。在交通流量预测中，CNN能够识别出不...
如图1(a)所示，流量流量的分布形状不规则，在训练数据量有限的情况下，与ft是不同的。尽管如此，从图...
本发明公开了一种基于CNN_LSTM的网络流量异常检测方法,对数据集进行预处理,处理结束后针对样本数量采用分布不均问题,使用Smote技术过采样,然后采用一维卷积神经网络(CNN)的方法进行特征提取,利用深度学习中长短期记忆网络(LSTM)来训练数据,当损失函数满足条件时终止训练,得到训练好的模型,本发明采用的一维卷积神经网络对...
《Network traffic classifier with convolutional and recurrent neural networks for Internet of Things》探索了CNN和RNN的结合,以及流量特征选择,貌似他是人为加入端口时序等特征可以让分类结果更好。看下面的图: 《Mobile Encrypted Traffic Classification Using Deep Learning》探索了不同的算法(CNN、LSTM、SAE等)以及...
CNN可以用于网络流量的识别和分类。事实上,CNN在计算机网络安全领域中被广泛应用于网络流量分类和威胁检测等任务。 网络流量通常可以被视为一系列时间序列数据,可以将其表示为一维或二维张量。通过对网络流量数据进行卷积和池化等操作,可以从中提取出关键的特征,并将其用于分类。而对于成千上万种不同的网络流量类别,可...
首先,全面总结现有的交通流量预测方法并进行比较;其次,对交通流预测中涉及到的基本定义、参数进行详细阐述;再次,详细介绍了机器学习和深度学习理论,为后续建立模型奠定理论基础;然后,采用深度学习中的CNN、LSTM作为基本网络结构,并对其进行组合得到新模型来对交通流进行预测;最后,利用北京市2015年的出租车出行数据来对...
可以看到,LSTM的方法效果最优,因此最终也是决定采用这个模型。 除此之外,还对比了运行速度。包括模型训练所耗费的时间,测试所耗费的时间,以及检测一个样本所用的时间等。 在比较各种检测方法的运行效率时,必须包括特征提取和分类的成本。由于无法获得传统方法的特征提取成本,因此我们不进行效率比较实验。基于时间的流量特...
时空网络(CNN+LSTM) 本文主要从《Modeling Spatial-Temporal Dynamics for Traffic Prediction》这篇论文入手,主要介绍时空网络(CNN+LSTM)的原理以及demo实现。 背景 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称 CNN)是一类特殊的人工神经网络,区别于神经网络其他模型(如,BP神经网络,RNN神经网络等),其最主要的特点...
第25卷第1期 葛继科等:基于改进CNN-LSTM的网络入侵检测模型研究 57 然能够对恶意流量进行识别,但只是对已经发现的恶意流量 行为的总结,并不能适应当前互联网的海量数据和多变的网 络攻击方式[4]. 深度学习能够直接从原始数据中提取特征,已逐渐被用 于网络流量分类任务中.LSTM作为一种深度学习方法,由于 具有保持...