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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/68728
標題: | 兩個序列預測的實際應用:道路交通速度預測和未來攻擊行為模式預測 Two Practical Applications for Sequence Forecasting: Traffic Speed Prediction and Next Attack Mode Prediction |
作者: | Chien-Lin Lai 賴建霖 |
指導教授: | 林守德(Shou-De Lin) |
關鍵字: | 序列預測,道路交通速度預測,攻擊模式預測, Sequence prediction,Traffic speed prediction,attack mode prediction, |
出版年 : | 2017 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 近幾年來,序列預測已經成為一個比較熱門的題目。因此,這篇論文將會專注在兩個實際序列預測的問題上:道路交通速度預測、未來攻擊模式預測。藉由使用精準的道路速度預測,用路人能夠避免掉塞車的路線並且有效的規劃最快速的路徑到達目的地。同樣的,準確的未來攻擊模式預測,也可以讓使用者提早做好防範,以避免不必要的損失。
在這兩個問題上,除了比較不同的序列預測模型的表現外,這篇論文也同時呈現了完整的實驗流程和細節,包括資料處理、特徵選擇以及其他的應用細節等等。對於第一個問題,其流程圖被完整的展現出來,主要是運用了隨機梯度回歸(SGDR) 和支撐向量回歸 (SVR) 模型,搭配上有用的特徵還有必要的資料處理,能夠在短期預測和長期預測都得到不錯的表現。而在第二個問題上,結合條件隨機域 (CRF) 和 Frequent Pattern (FP) 兩種模型的結果,並對資料進行時間權重的調整,可以達到穩定且不錯的表現。 Sequence learning is a popular problem in recent years. Therefore, this paper focus on two practical applications in sequence prediction: traffic speed prediction and next attack mode prediction. By using precise prediction of traffic speed, drivers can avoid the traffic jam and plan the fastest route to destination. Equally, mature model in predicting the next attack mode can enable users to do early prevention from attack. Besides comparing the appropriate sequence learning models for these two problems, this paper also presents the complete experimental procedures, including data preprocessing, feature selection, and implementation details. Finally, the flow chart is drawn for traffic speed prediction, which shows SGDR/SVR model with useful features and data preprocessing can obtain better performance in short/long term prediction. And ensemble FP model and CRF model with time weight adjustment can perform well in next attack mode prediction. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/68728 |
DOI: | 10.6342/NTU201703703 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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