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公开(公告)号:CN119945720A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202411898771.7
申请日:2024-12-23
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F18/243 , G06N5/01
Abstract: 一种基于任务导向与混合学习的网络数据流特征提取方法,属于网络安全技术领域,首先对于收集到的网络数据流数据明确具体任务目标,目标包括识别网络攻击行为、分析网络流量模式等;然后对网络数据流数据进行数据清洗(去除冗余和无效数据)等预处理操作;之后搭建卡方‑决策树模型进行特征提取工作,对提取出的特征进行评估和优化;最后进行流量分析的相关任务。本发明能够根据不同的任务目标(如网络攻击识别、流量模式分析、网络负载预测等),高效地从网络数据流中提取出有价值的特征,并通过不断优化和改进,适应不断变化的网络环境,以保障网络安全、提升网络运营效率,满足现代网络管理的迫切需求。
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公开(公告)号:CN118503716A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410963062.6
申请日:2024-07-18
Applicant: 国网山东省电力公司泰安供电公司 , 华北电力大学 , 国网山东省电力公司新泰市供电公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/092 , G06N5/04 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域,具体提供一种多源停电预测模型构建方法、系统、终端及存储介质,包括:获取台区气象数据、电网运行数据和停电记录数据;挖掘台区气象数据、电网运行数据中与停电记录数据具有相关性的特征项,基于所述特征项从台区气象数据、电网运行数据筛选出训练数据;对所述训练数据进行扩充,得到数据集;构建停电预测模型,所述停电预测模型包括第一子模型和第二子模型,所述第一子模型的输出参数为电网运行特征值,所述第二子模型的输入层包括电网运行特征值和气象特征值;利用所述数据集对所述停电预测模型进行训练,得到多源停电预测模型。本发明综合考虑了影响停电的多种因素,从而提高了停电预测的全面性。
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公开(公告)号:CN118503716B
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410963062.6
申请日:2024-07-18
Applicant: 国网山东省电力公司泰安供电公司 , 华北电力大学 , 国网山东省电力公司新泰市供电公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/092 , G06N5/04 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域,具体提供一种多源停电预测模型构建方法、系统、终端及存储介质,包括:获取台区气象数据、电网运行数据和停电记录数据;挖掘台区气象数据、电网运行数据中与停电记录数据具有相关性的特征项,基于所述特征项从台区气象数据、电网运行数据筛选出训练数据;对所述训练数据进行扩充,得到数据集;构建停电预测模型,所述停电预测模型包括第一子模型和第二子模型,所述第一子模型的输出参数为电网运行特征值,所述第二子模型的输入层包括电网运行特征值和气象特征值;利用所述数据集对所述停电预测模型进行训练,得到多源停电预测模型。本发明综合考虑了影响停电的多种因素,从而提高了停电预测的全面性。
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