基于蚁群算法优化BP神经网络的政务云网络态势预测研究

摘要：

针对常规BP神经网络预测模型存在的预测精度低、收敛速度慢等问题,给出一种蚁群优化BP神经网络预测模型,用于政务云的网络安全态势预测.同时,对蚁群算法的信息素更新规则进行改进,并将改进后的蚁群算法应用于BP神经网络权值和阈值的优化,得到BP神经网络预测模型的最优权值和阈值,并将最优权值和阈值用于BP神经网络训练和预测.实验仿真结果表明,与传统BP神经网络安全预测模型相比,采用优化后的模型进行网络安全态势预测时,其收敛速度和预测精度都得到了明显的提高.

关键词：政务云、主动防御、BP神经网络、蚁群算法、态势预测、预测精度

所属期刊栏目：43

分类号：TN711-34(基本电子电路)

资助基金：国家自然科学基金61572083

在线出版日期：2020-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：72-75