一种基于集成学习的列车控制系统入侵检测方法

摘要

文章提出一种基于集成学习的列车控制系统入侵检测方法,采用随机森林分类器实现一维多尺度卷积网络空间特征提取模型与自适应时间卷积网络时间特征提取模型的融合,降低网络泛化误差,提高入侵检测准确率。基于列车控制系统半实物仿真平台模拟的入侵检测数据集,文章对该方法进行实验评估和对比测试,结果证明,该方法更具优势。