摘要：该研究采用深度学习模型长短期记忆网络(LSTM),旨在实现对复杂网络行为的自动学习和模式识别。通过构建仿真实验环境,模拟了包括DDoS攻击、SQL注入等多种网络安全事件,对系统的有效性和性能进行了全面验证。

摘要：路网电子地图对城市交通管理领域有重要的作用,但是地图服务机构提供的接口功能有限,商用地图一般价格高昂;而一些基于GPS数据的地图生成算法非常复杂、速度慢,在一些实际应用中受到限制,如区域地图即时更新、道路临时管制、应急路线规划等。为此提出一种直观、可扩展、操作灵活的城市道路地图构建方式。通过奥赛罗坐标化的方式,对单位栅格的表示方式进行重新设计,在改善栅格地图的拓扑表达能力、弥补栅格地图存储空间较大和处理时运算资源需求较多等弊端的同时,实现了地图的快速构建。文章以公共交通服务评估和路网韧性评价为例,展示了这一方法的应用潜力。