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极限梯度提升和长短期记忆网络相融合的土壤温度预测 被引量:4
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作者 李清亮 蔡凯旋 +4 位作者 耿庆田 刘光洁 孙明玉 张嵛 于繁华 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2337-2348,共12页
土壤温度是地球科学多个领域的重要变量。其时空变化受多种环境因素影响,这对土壤温度的准确预测带来巨大挑战。以机器学习为核心的数据驱动方法,在土壤温度预测中是重要研究领域,为基于物理过程模型提供重要补充。然而目前针对土壤温... 土壤温度是地球科学多个领域的重要变量。其时空变化受多种环境因素影响,这对土壤温度的准确预测带来巨大挑战。以机器学习为核心的数据驱动方法,在土壤温度预测中是重要研究领域,为基于物理过程模型提供重要补充。然而目前针对土壤温度影响因素量性研究较少,因此本文提出XGBoost-LSTM的数据驱动方法。基于极限梯度提升算法(XGBoost)分析土壤温度影响因素的重要性,然后根据影响因素重要性依次组合,并输入至长短期记忆网络(LSTM),得到最优预测模型并实现土壤温度预测。最后在长白山和海北两个气象站完成实验,本文方法的最优均方根误差为2.234、平均绝对误差为1.716、纳什效率系数为0.932、LMI系数为0.729和威尔莫特一致性指数为0.983。结果表明本文提出的XGBoost-LSTM预测模型与目前土壤温度中常用的数据驱动模型相比,均表现出更高的精确度。 展开更多
关键词 土壤温度预测 长短期记忆网络 极限梯度提升 特征重要性 数据驱动方法
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基于云平台的大数据信息安全机制研究 被引量:30
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作者 杨鑫 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2017年第1期110-114,共5页
【目的/意义】随着网络技术的不断发展,大数据快速增加,给人们的工作、生活带来诸多便利,给企业、商业提供更多机遇,同时也带来更多数据安全风险。现有的信息安全防护手段已经满足不了时代信息安全的需求,必须采取必要的信息防护策略。... 【目的/意义】随着网络技术的不断发展,大数据快速增加,给人们的工作、生活带来诸多便利,给企业、商业提供更多机遇,同时也带来更多数据安全风险。现有的信息安全防护手段已经满足不了时代信息安全的需求,必须采取必要的信息防护策略。【方法/过程】入侵检测技术是信息安全的重要手段之一,对其类型进行了分析与探讨,叙述了容忍技术的概念和通用框架模型,在入侵检测框架中添加了入侵容忍单元的工作过程。提出一个改进入侵容忍系统模型的改进设计方案。即使系统遭到攻击时,还能继续提供部分或全部服务。【结果/结论】通用入侵仿真实验与性能的分析,结果表明对提出的模型对于构建入侵容忍系统具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 云平台 入侵检测 入侵容忍 防火墙
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