简介:针对网络态势感知中的预测精度问题,提出了基于广义径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测方法。该方法利用K-means聚类算法确定RBF的数据中心和扩展函数,并采用最小均方算法调整权值,得出态势值前后之间的非线性映射关系,并进行态势预测。仿真试验表明,该方法能较准确获得态势预测结果,提高网络安全的主动安全防护。
简介:摘要随着社会发展的迅猛趋势,交通运输业越来越发达,城市中的交通方式多种多样,由于各种私家车及公交车等车辆过多导致经常会有堵车现象,这造成了人们出行方便的同时还会有速度的限制,所以合理利用空间,把地铁,公交车,出租车联系起来形成一个无缝连接的交通运输网。通过各种交通方式形成一种立体的交通枢纽,大大方便了人们的出行。在轨道交通的施工过程中,由于施工单位未对施工工程整体进行统筹安排,导致出现赶工期的现象。这种现象一方面会导致轨道的设备不能正常的运行。如果出现故障就会使列车运行的秩序混乱,严重的会出现运营中断,不仅给人们的出行带来了不便,而且严重影响了轨道交通的安全运行;另一方面会增加运营管理的安全风险。