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基于深度自回歸模型的電網(wǎng)異常流量檢測算法

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摘要:針對電網(wǎng)中行為種類復(fù)雜多樣且數(shù)量眾多的問題,提出了一種基于自回歸模型的電網(wǎng)異常流量檢測算法。該算法利用深度自編碼網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的特征,降低異常流量檢測的分析周期,并自動(dòng)挖掘數(shù)據(jù)的層次關(guān)系。通過支持向量機(jī)對提取的特征進(jìn)行分類,實(shí)現(xiàn)對異常流量的檢測。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法可以分析不同攻擊向量,避免噪聲數(shù)據(jù)的干擾,進(jìn)而提高電網(wǎng)異常流量檢測的精度,對于流量數(shù)據(jù)處理具有重要意義。(剩余2714字)

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