一种基于CASSA-LSTM算法的短时交通流预测方法

    公开(公告)号:CN114970811A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210465993.4

    申请日:2022-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于CASSA‑LSTM算法的短时交通流预测方法,包括以下步骤:S1:选取历史车流量数据作为数据集,并对数据集划分训练集和测试集;S2:数据预处理:提取表中的时间数据,若统计后的数据出现间断的现象,就用均值法进行补值,然后对数据集进行归一化压缩;S3:使用混沌映射产生的混沌序列用于更新种群领导者的位置,并在追随者公式中加入了非线性递减自适应惯性权重方法提高精度得到SSA的优化算法CASSA;S4:将LSTM神经网络模型的参数作为CASSA算法的优化对象,以模型在测试集上的均方误差值作为适应度值,根据均方误差值,CASSA利用位置更新公式得到最优的参数;S5:得到CASSA‑LSTM神经网络的最优模型,根据最优模型对车流量进行预测。本发明能够提高短时交通流预测精度。

    一种基于改进贝叶斯网络结构的工业报警网络构造方法

    公开(公告)号:CN116578841A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310568277.3

    申请日:2023-05-19

    Abstract: 本发明公开一种基于改进贝叶斯网络结构的工业报警网络构造方法,涉及工业报警网络构造技术领域;而本发明S1:选取TE过程报警数据作为数据集,数据采样间隔为3分钟,并对数据集划分训练集和测试集。将TE过程报警数据进行划分具体为:将前5小时共100个报警数据作为训练集,将第5小时至第48小时共860个报警数据作为测试集,S2、将S1提取的数据集进行排序,如若统计后的数据存在间隔的现象,采用均值法对间断地方进行补值处理;通过该方法所学习到的工业报警网络与原始网络更加接近,这是由于EEMI在计算节点之间关联程度时考虑了自身的信息熵,在正确率上更具优势,且VLL定向规则的准确性更高。

    一种工业云中支持应急处理的细粒度访问控制方案

    公开(公告)号:CN114499858A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210218351.4

    申请日:2022-03-07

    Abstract: 本发明涉及一种工业云中支持应急处理的细粒度访问控制方案,本设计构造了一个集属性权威、雾节点、云平台、数据属主、数据用户以及应急响应人员的系统模型,利用非对称双线性配对构造CP‑ABE算法,并在此基础上,针对工业云的可用性和应急处理需求,设计了一种可打碎玻璃的细粒度访问控制方案和算法;方案的的工作流程为,在正常情况下,所述系统执行基于属性加密的访问控制;在紧急情况下,所述系统执行打碎玻璃的访问控制,允许没有访问权限的应急响应人员能够避开原有的访问策略并快速访问明文数据;本方案的碎玻璃密钥是可追责的,避免了密钥滥用问题;由于方案采用了非对称双线性对构造,将大量计算外包至云雾,因此计算、存储开销小且恒定。

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