基于改进的广义回归神经网络的态势预测
本文将基于遗传算法(GeneticAlgorithms,GA)优化的改进广义回归神经网络(ImprovedGeneralRegressionNeuralNetworkbasedonGA,GRNNGA)做为NSSF(NetworkSecuritySituationForecas)网络安全态势预测。GRNNGA方法先利用滑动时间窗(SlidingTimeWindow,STW)将各离散时间监测点的网络安全态势值(NetworkSecuritySituationValue,NSSV)构造成部分线性相关的多元回归数据序列,再利用GA动态地搜索GRNN的最优训练参数,以改善基于GRNNGA的NSSF性能