基于改进随机森林算法的风电场通信网络攻击预警研究

作     者：冯利 陈艳华 FENG Li;CHEN Yanhua

作者机构：商丘职业技术学院河南商丘476000 商丘工学院信息与电子工程学院河南商丘476000 

基　　金：商丘工学院2024年度校级科研项目“基于改进随机森林算法在风机叶片开裂故障预警中的应用研究”(2024KYXM13) 

出 版 物：《通信电源技术》 (Telecom Power Technology)

年 卷 期：2025年第42卷第3期

页      码：10-12页

摘      要：由于网络环境攻击手段的多样性,导致误报率较高,设计一种基于改进随机森林算法的风电场通信网络攻击预警方法。融合卷积神经网络与随机森林算法提取风电场通信网络攻击特征。引入攻击频次指标和滑动窗口来动态评估实际攻击次数占比,并量化攻击频率指数(Attack Frequency Index,AFI)作为预警阈值,结合所构建的预警指标体系与预警等级,实现风电场通信网络攻击预警。实验结果表明,设计方法的平均误报率仅为7.93%,平均响应时间为29.67 ms,且波动较小,显示出更高的稳定性和可靠性。

主 题 词：改进随机森林算法 卷积神经网络 风电场 通信网络 攻击预警 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19399/j.cnki.tpt.2025.03.004

馆 藏 号：203157512...