基于SARIMA-Bi-LSTM模型的水利设施安全状态预测

为提升水利设施安全状态预测水平,考虑到单一监测指标无法体现对水利设施的影响,提出一种基于SARIMA-Bi-LSTM模型的水利设施安全状态预测方法。以某水电站引水涵洞为研究对象,采用SARIMA模型预测裂缝开合度时间序列数据的线性分量,将温度数据、裂缝开合度残差数据传入Bi-LSTM模型进行残差数据预测,最后将SARIMA模型和Bi-LSTM模型预测结果进行叠加。结果表明,对比BP神经网络模型、SARIMA模型和SARIMA-LSTM模型,所构模型预测性能最好,能满足实际需要,为类似水利设施安全状态预测提供了一种新思路。

机器学习支持下的网络安全态势感知分析

随着信息科技的飞速进步,网络环境日益复杂,网络攻击已成为影响网络安全最大隐患。网络安全态势感知技术是解决这一问题的重要手段,对网络安全态势感知系统的深入研究有助于增强网络的监控和紧急反应能力。本文对现有的网络安全态势感知模型及其相关指标进行了详细的探讨,并运用双向长期短记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)网络安全预测模型,通过贝叶斯优化技术来设定模型的超参数,进一步提升了网络安全态势预测模型的准确性和效率。