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根据正常用户和攻击者在访问行为上的差异，提出一种基于IP请求熵(SRE)时间序列分析的应用层分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法。该方法通过拟合SRE时间序列的自适应自回归(AAR)模型，获得描述当前用户访问行为特征的多维参数向量，并使用支持向量机(SVM)对参数向量进行分类来识别攻击。仿真实验表明，该方法能够准确区分正常流量和DDoS攻击流量，适用于大流量背景下攻击流量没有引起整个网络流量显著...
软件老化的多元时间序列分析方法
软件老化 向量自回归 格兰杰因果性检验 HelixServer 时间序列分析
2012/3/13
针对目前软件老化分析中的单参数模型,以及未考虑变量间关联性和影响性的多参数模型的不足, 提出了运用多元时间序列模型分析软件老化的方法。通过对实验采集的HelixServer-VOD服务器性能数据的分析, 运用格兰杰因果性检验, 证实了软件老化发生和发展过程中各个性能参数间存在显著的相互影响性。引入向量自回归模型对软件老化进行建模, 给出了软件老化在多个参数维度的联合预测以及参数间相互影响方式的定量...
基于混合核支持向量机的金融时间序列分析
支持向量机 金融时间序列 混合核函数
2009/7/17
核函数是支持向量机（SVM）的重要部分，它直接影响到SVM的各项性能。当前SVM在金融时间序列分析中，基本上采用高斯径向核函数（RBF），其次才是多项式核函数。然而，每种核函数都有它的优势和不足，整合两个或多个核函数对于学习能力和泛化能力的提高是一个有效的途径。采用高斯径向核函数与多项式核函数的混合核函数运用于金融时间序列预测中，且与其单个核函数的支持向量机的实验结果进行了比较。结果表明，混合核函...
基于有偏小波网络的非线性时间序列分析
有偏小波网络 偏倚函数 非线性时间序列
2009/3/2
针对小波网络计算过程中出现大量冗余的特点，提出一种有偏小波网络模型。该模型在网络中添加一个偏倚层，通过自适应调整参数，增加自由度，减少计算冗余，同时采用基于多分辨率的初始化框架，加快了收敛速度，提高了计算精度。仿真计算表明，有偏小波网络能够反映非线性时间序列的内在特性，得到较好的径流预报结果，是一种有效的非线性建模方法。
GPS误差的时间序列分析建模研究
时间序列 GPS误差
2008/3/6
定位精度是影响全球定位系统(GPS)应用的重要因素之一，目前采用的差分GPS虽然能够有效地提高定位精度，但属于非自主式定位方法，易被发现和攻击，限制了系统的应用范围；而组合导航定位系统结构复杂，实现成本较高。利用时间序列分析方法，分析GPS误差序列的统计特性，建立误差模型，可有效地改善GPS预报结果，提高定位精度。结合实际采样数据，给出具体实现方法，实验结果表明利用时间序列分析方法进行GPS数据建...