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公开(公告)号:CN113328987A
公开(公告)日:2021-08-31
申请号:CN202110380396.7
申请日:2021-04-09
申请人: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要: 本申请实施例提出了基于深度学习的增量学习流量异常检测方法,包括收集网络流量数据,并对网络流量数据进行预处理,得到处理后的网络流量数据;利用LSTM模型对处理后的网络流量数据进行特征预提取;建立决策树改进支持向量机模型,通过折交叉验证算法选取最优化参数,构建最优化模型;训练得到改进后的向量机模型,用于对提取到的网络流量数据特征进行分类,对分类效果进行评估。提出了用决策树和SVM结合的方法,针对网络流量数据特点,采用LSTM提取流量信息特征,在利用模型进行异常流量的分类检测。基于改进的模型成功的进行了分类检测,并且相较于传统的流量异常检测方法,取得了更优的分类效果。
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公开(公告)号:CN114358121A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202111460297.6
申请日:2021-12-02
申请人: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
摘要: 本申请适用于监测领域,尤其涉及一种基于变电站设备的监测方法、装置和终端设备,该方法包括:获取变电站中设备的监测数据;将监测数据输入至预设灰色预测模型进行预测,获得监测数据的第一预测数据;将第一预测数据输入至预设决策树模型进行分类,确定设备的状态类别。即本申请可以通过获取设备的监测数据,将监测数据输入至预设灰色模型和预设决策树模型,确定设备的状态类别,可以实时和全周期的对设备状态进行的监测。
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