预测方法范文10篇

【摘要】现在全世界范围内信息网络技术的发展都非常迅速，相对应的网络安全更是世界性的需要发展的问题，网络安全环境的发展更是构建良好网络秩序的前提，这是新的信息环境下全世界范围内需要解决的问题。本文主要研究在新的网络环境下，想要实现良好的安全发展和秩序维持，就要构建网络安全态势-安全检测的概念下分析其基本原理，进一步总结出支持向量机算法的网络安全态势预测模型，同时分析构建并完善这一模型，进一步总结此模型可以有效对网络安全态势进行实时预测。

【关键词】实施网络；安全态势；预测

1网络安全态势安全预测简述

1.1网络安全态势预测概念

网络安全态势预测作为一种预测网络安全问题的方法能够有效地保证计算机和网络的安全，通过这项工作能够帮助用户确定网络中人存在的问题，结合问题实质进一步分析出根本原因，然后在这个过程中找出能够反映网络安全问题的信息内容，在结合数学模型的形式下预测相关的网络安全问题和发展态势，为计算机网络安全的发展提供可参考的信息，保证网络环境的安全发展。支持向量机预测主要是借助非线性映射函数[?]进而将非线性向量xi映射到一个具有较高维度的映射空间H中，并在H内对相关数据进行预测和分析，预测函数表示为f（x）=[ωT][?]（x）+b，式中，为支持向量机超出平面的权值，偏置量为b，由此将支持向量的预测转化为如下优化问题的求解，即[min]（[ω]，b，[ξi]，[ξ?i]）=[12][ωT][ω]+c[i=1n（ξi+ξ?i）]，将约束条件设定为：①yi-[ω]xi-b≤[ε]+[ξi]，②[ω]xi+b-yi≤[ε]+[ξ?i]，③[ξi]≥0，≥0。

1.2网络安全态势预测的基本原理

摘要]锅炉故障预测是故障诊断的一部分，故障诊断的最终目的就是为了指导锅炉运行和维修。因此，进行锅炉故障预测，对提高锅炉现代化运行水平和机组可用率具有重要意义。从锅炉故障的可预测性、预测相关知识出发，进而分析常用的锅炉故障预测方法。

[关键词]锅炉故障故障预测

一、锅炉故障的可预测性

锅炉是由汽水、燃烧及烟风等子系统组成的复杂多层次系统，而每个子系统又可以划分为若干次级子系统和部件，各层次子系统是相互关联的，只要某一个子系统出现异常或失效，就可能会使其它子系统产生功能异常或失效，甚至使整个机组处于故障状态，并且从原发性故障到系统级故障的发生、发展是一个量变到质变的过程。故锅炉故障具有层次性、相关性、延时性的特点。

锅炉故障一般具有一定的时延性，即从原发性故障到系统故障的发生、发展与形成，是一个渐变过程。以其高温过热器壁温为例，其某一时刻的壁温值，与其在过去时刻的壁温值有一定的关系，使其壁温序列间有一定的关联性(确定性)，这种关联性是锅炉故障预测的基础。另外，由于影响高温过热器壁温的因素很多，如负荷、烟气温度、主蒸汽温度等，它们之间相互关联，且在锅炉运行中还受一些不确定因素的影响，使其故障预测具有一定的随机性，这种随机性使壁温序列间的关联性减弱，这就决定了高温过热器壁温值小能准确地预测，而只能从统计意义上做出最佳预测，使预测误差满足一定的精度要求。故障预测是故障诊断的一部分，故障诊断的最终目的就是为了指导运行和维修，因此，进行锅炉故障预测，对提高锅炉现代化运行水平和机组可用率具有重要意义。

二、锅炉故障预测相关知识

[摘要]锅炉故障预测是故障诊断的一部分，故障诊断的最终目的就是为了指导锅炉运行和维修。因此，进行锅炉故障预测，对提高锅炉现代化运行水平和机组可用率具有重要意义。从锅炉故障的可预测性、预测相关知识出发，进而分析常用的锅炉故障预测方法。

[关键词]锅炉故障故障预测

一、锅炉故障的可预测性

锅炉是由汽水、燃烧及烟风等子系统组成的复杂多层次系统，而每个子系统又可以划分为若干次级子系统和部件，各层次子系统是相互关联的，只要某一个子系统出现异常或失效，就可能会使其它子系统产生功能异常或失效，甚至使整个机组处于故障状态，并且从原发性故障到系统级故障的发生、发展是一个量变到质变的过程。故锅炉故障具有层次性、相关性、延时性的特点。

锅炉故障一般具有一定的时延性，即从原发性故障到系统故障的发生、发展与形成，是一个渐变过程。以其高温过热器壁温为例，其某一时刻的壁温值，与其在过去时刻的壁温值有一定的关系，使其壁温序列间有一定的关联性(确定性)，这种关联性是锅炉故障预测的基础。另外，由于影响高温过热器壁温的因素很多，如负荷、烟气温度、主蒸汽温度等，它们之间相互关联，且在锅炉运行中还受一些不确定因素的影响，使其故障预测具有一定的随机性，这种随机性使壁温序列间的关联性减弱，这就决定了高温过热器壁温值小能准确地预测，而只能从统计意义上做出最佳预测，使预测误差满足一定的精度要求。故障预测是故障诊断的一部分，故障诊断的最终目的就是为了指导运行和维修，因此，进行锅炉故障预测，对提高锅炉现代化运行水平和机组可用率具有重要意义。

二、锅炉故障预测相关知识

摘要：准确的预测是冰蓄冷系统优化和控制的基础和前提。本文介绍了冰蓄冷系统预测的内容和方法，主要包括室外逐时气象参数的预测和建筑物逐时冷负荷的预测。其中，温度预测通常采用形状系数法；而人工神经网络在太阳辐射预测和建筑物冷负荷预测中优势显著。

关键词：冰蓄冷气象参数形状系数人工神经网络

1前言

对北京市冬夏季典型日电力负荷构成情况的调查表明：民用建筑用电是构成电力峰荷的主要因素［1］。目前，我国城市建筑夏季的空调用电量占其总用电量的40％以上。解决电力不足的途径有很多种，根据有关资料，在采用电能储存解决电力峰谷差的成熟技术中，冰蓄冷的转换效率最高［2］。在建筑物空调中应用冰蓄冷技术是改善电力供需矛盾最有效措施之一。

冰蓄冷空调系统的设计前提是设计日的负荷分布，系统主要设备的容量都是按设计日进行的。然而，100％的设计冷负荷出现时间仅占总运行时间的o％［3］。同时，由于分时电价或实时电价（RTP）的引入，建筑物中各种设备的运行控制更为复杂，运行决策必须以天、甚至小时为基础[4].1993年，ASHRAE研究项目RP776对美国蓄冷（水蓄冷、优态盐。冰蓄冷）系统的调查显承；冰蓄冷系统约占近对m个蓄冰系统总数的86.7％。从设计到运行、维护，控制及控制相关问题是蓄冷系统的首要问题。在蓄冷系统满意程度的调查中，冰蓄冷系统满意率最低，仅有50％的冰蓄冷用户认为达到了预期的设计目的人正确地运用优化和控制技术至关重要[5]

一些研究报告指出，某些蓄冷系统在降低电力峰值需求的同时，显著地增加了总的年电力消耗。因此，将最终导致发电量增加，自然资源浪费和环境污空失这些批评导致了对蓄冷系统及相关研究项目资助的减少[6].1994年，Brady根据实测数据证明，上述消极影响可以通过充分的利用蓄冰系统的优点来消除。蓄冰系统可以降低年能量消耗、峰值电力需求、年运行费用[7][8]和系统对环境的影响[6]［9］。1993年，Fiorino对Dallas某（水）蓄冷进行了改造，使蓄冷系统不但减少了运行费用，而且节约了用电量［10］［11］。冰蓄冷空调也是如此［12］［13］。

摘要:本文在分析已有软件故障预测方法后指出:论文单纯从软件开发过程的某个阶段或基于几种度量来预测软件故障是不充分的.提出综合利用软件开发过程信息构建基于BBNs软件故障预测模型.本文从一个基本的贝叶斯信念网(BBNs)故障预测模型出发,扩展基本节点,得到了一个较完善的故障预测模型,结合已有的关于软件度量的研究成果,提出利用软件度量和专家知识确定节点状态概率分布.仿真实验结果表明该模型与实际情况相符合,具有一定的故障预测能力.

关键词:软件故障预测;贝叶斯信念网;软件度量

1引言

当前关于软件故障预测的研究大都集中于软件工程领域的某个方面,毕业论文如面向对象系统中利用各种度量属性建立模型预测故障数和故障倾向,利用测试过程中用例的覆盖率预测模块故障,利用专家经验建立专家知识库预测故障等等.软件故障的原因贯穿于软件开发全过程,仅从一个方面来考察软件故障是不充分的.近十几年备受关注的贝叶斯网络(BBNs)对于解决复杂系统不确定因素引起的故障具有很大的优势,被认为是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型.本文提出基于BBNs的故障预测方法,综合利用软件开发过程信息预测软件故障.

2软件故障预测的研究现状

预测故障的方法可以分为两大类:(1)基于数量的技术,关注预测软件系统中的故障数;硕士论文(2)基于分类的技术,关注于预测哪些子系统具有故障倾向.第一类已经有一些研究,但是开发一个有效的模型比较困难.第二类方法更成功一些.利用软件度量来预测故障倾向是一个重要的趋势和研究内容,当前的预测模型涉及软件设计度量,代码度量和测试度量.软件维护的历史数据,例如软件改变历史[1]和过程质量数据[2]也被用于软件故障预测.很多专家认为开发过程的质量是产品质量(这里默认是残留故障密度)最好的预测器.AhmedE.Hassan等人提出利用启发式规则预测软件子系统故障倾向[3].还有文献提出利用测试过程中的各种数据(如测试覆盖率)来预测故障[2].

摘要:为了更加准确地预测城市地铁交通中动态变化的客流量,通过分析城市地铁交通客流量的特点,提出了一种基于神经网络数据融合的预测方法。这种方法根据预测数据各属性的特点,将采集的数据提取出多个相关序列。在此基础上对各序列采取不同的处理、预测方法,再利用神经网络进行融合。这种方法可用于数据动态预测的各种领域。实验表明,采用这种方法可以有效地改善数据预测的误差。

关键词:铁路交通;信息预测;数据融合;神经网络

在城市地铁交通中,各车站交通流量信息(如候乘数量、下车数量等)的准确预测有利于地铁运行高效、及时地调度,从而既达到增加效益的经济目的,又可以更好地满足人们的乘车需求。传统的预测方法有回归分析算法以及Kalman滤波等。这些方法假定过程是平稳的,系统是线性的,系统的干扰是白噪声,因此在线性系统平稳的随机时间序列预测中能够获得满意的结果。然而,交通问题是有人参与的主动系统,具有非线性和扰动性强的特征,前述方法难以奏效,表现为以下缺点:①每次采样的数据变化较小时适用,数据变化大误差就大;②预测值的变化总是滞后于实测值的变化;③无法消除奇异信息的影响。基于小波分析的动态数据预测方法以小波变换后的数据进行预测,克服了传统预测方法不能消除奇异信息的缺点,有效地预测动态的流量信息[1]。但该方法只能对单个的数据序列进行处理,而事实上能够用于预测的数据可以是多方面的。

数据融合(Data2Fusion)技术起源并发展于军事领域,主要用于目标的航迹跟踪、定位与身份识别以及态势评估等[2]。传统的数据融合技术大多采用概率理论(如Bayes决策理论)对多种信息的获取与处理进行研究,从而去掉信息的无用成分,保留有用成分[3]。在信息处理中,分别运用各种体现数据不同属性特征的方法处理(如预测)后进行融合是一个有待深入研究的问题。为了充分利用各方面已有的数据,获得可靠的交通流量动态预测,本文借鉴数据融合的基本思想,提出了在数据处理方法上的融合预测方法。

1流量融合预测模型

1.1预测模型的结构

内容摘要：随着计算机应用的日益普及与深入,处理、收集、分析、利用数据变得越来越普遍,统计思想、统计方法以及众多的统计分析技术成为诸多领域和部门不可缺少的有力工具。本文主要就应用统计中的经济预测方法及其在经济管理领域的应用进行分析和介绍。

关键词：经济预测方法定量研究回归预测模型

经济预测方法分类

经济预测是一门边缘性科学，它依据经济学原理，应用数理统计学以及数量经济与技术经济的方法对客观经济过程及其要素的变动趋势作出描述，从而达到预测未来的目的。它所提供的方法，对于我们制定各种经济、管理计划、政策等，都是十分重要的。

目前应用得比较广泛的经济预测方法主要有如下几类：专家评估法、回归分析预测法、时间序列平滑预测法、模型法、马尔柯夫预测法。

经济预测方法的应用

摘要:进行风险预测能帮助电气设备有效地规避风险，降低风险带来的影响。为此，提出一种基于物联网技术的电气设备全生命周期风险预测方法。该方法以物联网技术作为依托平台，首先进行电气设备全生命周期数据收集与预处理，然后依据数据，结合事故树分析法进行风险因素识别，最后计算识别出来的风险因素的权重，并以此得出风险发生概率，判断电气设备剩余可靠程度。结果表明：所研究方法预测得出断路器运行维护期发生风险的概率最高，可靠性最低，而使用期间的拒动故障、误动故障以及绝缘故障风险发生率均超过10%，可靠度低于90%。

关键词:物联网技术；电气设备；全生命周期；风险预测

1引言

在现代社会，各领域的运行都离不开电力能源作为支撑。在电力供应系统中，电气设备的运行涉及电力的生产、运输、更换、分配等各个环节。一旦其中一个设备出现问题，电力供应就会中断，从而造成巨大的损失。电气设备故障从生产到使用，再到废弃，经历了一个全生命周期[1]。因此，如何准确地预测电气设备整个生命周期内的各种风险，对其进行全生命周期的风险预测，对防范和规避风险具有重要的现实意义。关于风险预测的研究有很多，如文献[2]提出的基于红外成像技术的电气设备故障检测和文献[3]提出的基于物联网技术的地铁机电设备全寿命周期管理系统。但上述主要是针对设备运行过程中存在的风险进行分析，且需要处理的数据过于庞大，电气设备种类的不同，数据过于分散，得到的预测结果准确性并不能保证，且需要花费大量的时间成本。针对上述问题，本文结合物联网技术，提出一种电气设备全生命周期风险预测方法。物联网技术的介入，能够将设备各个环节的大数据集中到一起，并进行分析，实现了电气设备管理的信息化，包括降低设备风险存在的时间、提升风险规避效率、节省人工成本、提高设备可用性和完好率。通过本研究以期保证电气设备全生命周期运行安全，延长电气设备使用寿命，及时规避掉各个环节存在的风险。

2基于物联网技术的电气设备全生命周期风险预测研究

电气设备风险的发生不仅仅出现在运行阶段，而是出现在全生命周期，周期上每一个环节出现的风险都有可能造成设备故障。然而，各设备从生产、到使用再到废弃，各个环节相对分散，且数据分散在各个电脑，不能有效共享，汇总繁琐且易出差错，设备维修费用、备件采购数量、点检计划数据、人员KPI等数据源不一，统计汇整分析困难不精准，因此在电气设备全生命周期风险预测中最亟待解决的问题是“如何集中获取全生命周期涉及的相关信息，包括设备生产数据或设备本身的运行状态、故障、运行参数、环境等状态信息”。这也是以往电气设备全生命周期风险预测研究较少的重大原因之一。基于上述问题，物联网技术的出现为电气设备全生命周期风险预测提供了所需要的移动端和网络环境的支持。物联网技术组成框架如图1所示。物联网技术利用计算机硬件、软件、网络设备、通信技术及智能传感器设备等实现了信息的收集、传输、加工、储存、更新和维护等，为风险预测提供了重要的辅助。

长久以来，人类社会以化石燃料作为主要能源。化石能源长期地开采使用，也带来了资源枯竭、大气污染和气候变暖等一系列问题。风能作为传统化石能源的一种替代能源，具有分布地域广、储量丰富和可再生等特点，在满足人们对能源需求的同时，也能实现人类社会的可持续性发展。但风力发电具有和传统发电方式不同的特点，例如风能具有季节性、间接性、随机波动等，这都决定了风力发电相关技术更加复杂。其中对风电功率的预测，直接影响到风电并网安全性和电力市场竞争力。风电功率的准确预测对风力发电企业非常重要，是电力调度中的重点、难点问题，也是研究当中的热点问题。风电功率预测可以按时间尺度、空间尺度、预测形式等多个角度进行分类，按照不同的预测模型主要可分为物理模型、统计模型和人工智能方法三类。物理模型方法通过将风力、风向角以及电机可调参数等影响因素，抽象为相应的数学模型，在风场中通过传感器实时监控相关参数，实现电机功率的实时预测。统计模型方法利用统计学知识，将历史采集数据进行识别、拟合和趋势分析，最终对风电功率做出预测。人工智能方法则是以数据为驱动，通过深度神经网络对数据的学习，提取数据内部的关联性和高维特征，并据此对风电功率短期情况给出预测结果。风电功率预测本质上是建立风厂内各因素的相互关系，其预测精准度必须建立在足够多的历史数据上。而新建风电场往往缺少风场内相关信息，难以为风电功率的预测提供支撑。

基于对抗神经网络的风电数据生成数据清洗

由于风电本身的不稳定性，以及非预计停机、弃风限电、天气异常等原因，风场采集的数据中往往会存在大量的异常点，这些异常点将对正常情况下的风电功率预测产生影响。本文用变点分组法原理、最小二乘法原理和四分位法来处理原始数据，从而实现异常点的剔除，另外使用临近值补全的方法对缺失值进行一个填补。这样处理得到的数据更有利于风电功率的预测。

风电数据生成

生成对抗网络属于非监督式学习方法，是深度学习领域的一个重要生成模型。其内部主要包含生成器和判别器两个网络，生成器神经网络负责利用已有数据样本生成新的样本，而判别器神经网络则负责将生成样本从真实样本中尽可能分辨出来。两个网络相互对抗、不断调整参数，最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出样本是否真实。因为有些风电场历史数据量较小，可以利用生成器网络产生的样本，进行数据样本的扩充。并且对抗神经网络是基于非监督式学习，所以不需要准备非常多的数据。利用风电场已有的风电数据来训练对抗生成网络，其中的生成模型网络可以模拟真实数据的概率分布，并输出合成样本。而判别网络需要学习区分这个生成的风电数据是否来自真实的数据分布，经过多轮不断地对抗，从而使合成数据也能够达到真实数据的效果。用于合成风电数据的对抗生成网络框架设计如图1所示。在GAN神经网络训练时使用到的对抗损失函数可以下式来表示。行业曲线开放度创新度生态度互交度持续度可替代度影响力可实现度行业关联度真实度杨乘胜，男，硕士，安徽芜湖，高级工程师，南京华盾电力信息安全测评有限公司，研究方向：电力系统及其自动化。在式（1）中，z代表随机变量，pz（z）代表z的数据分布，Pdata（x）代表真实样本的分布，D和G分别代表判别器和生成器，minGmaxDV（D，G）在于最大化判别器D的价值函数而最小化生成器G的价值函数。在GAN神经网络整个训练过程中，一个随机变量会输入生成器G并输出合成数据，之后由判断器D确定它是否为真数据。整个训练过程需要最大化判别器的概率logD（x），即让所有的数据都被认为来自真实的数据集，相对的要最小化生成器的概率log（1-D（G（z））），使得合成数据愈加接近真实数据的分布。网络采取的是向后传播的方式来调整内部参数，使得网络能够结合预测值和真实值之间的误差，学习到风电数据的高维特征。

基于遗传算法的风电预测

1注重网络安全态势预测方法使用的价值所在

（1）有利于优化网络设备性能，保持良好的网络运行状况。实践过程中结合开放性强、运行环境复杂的网络，其运行过程中可能会受到病毒及其它因素的影响，使得自身的安全性能下降，难以保证用户信息安全性。而注重网络安全态势预测方法的使用，将会给予网络安全必要的保障，将会使与之相关的设备性能逐渐优化，保持良好的网络运行状况，最大限度地满足用户的实际需求。（2）有利于提升网络安全防控水平，健全其防御体系。在网络安全态势预测方法的作用下，技术人员结合当前计算机网络安全的实际概况及用户需求，对网络运行的安全状况进行科学的预测分析，促使其中可能存在的影响因素得以高效处理，进而为网络安全防控工作落实提供所需的参考信息，使得其防控水平逐渐提升。同时，该方法的使用，也能使网络安全防御体系构建中得到所需的信息，且在长期的实践过程中得以健全，满足网络安全工作开展的实际需要。（3）有利于丰富网络安全问题处理所需的技术手段，优化其安全性能。新时期处理网络安全问题时相关的技术手段应用效果是否良好，关系着其安全性能能否得到有效改善。因此，在对网络安全进行研究时，研究人员应结合当前计算机网络运行中所面临的挑战，通过对网络安全态势预测方法的合理使用，使得其安全问题处理中所需的技术手段更加丰富，最终达到网络安全性能优化的目的。

2基于时间维度分析的网络安全态势预测方法

为了使网络未来发展中有着良好的安全态势，确保其安全性能可靠性，则需要对其安全态势要素有着必要的了解。而这类要素实践过程中若从时间维度上进行分析，由于其具有动态变化的特点，会对网络安全态势造成较大的影响，因此，为了提升网络安全预测结果应用价值，则需要注重基于时间维度分析的网络安全态势预测方法使用。具有表现在以下方面：2.1基于权限分类的脆弱性预测方法。网络安全研究中若考虑使用基于时间维度分析的网络安全态势预测方法，则需要重视与之相关的基于权限分类的脆弱性预测方法使用。现阶段，因脆弱性的、利用等，使得网络安全运行风险加大，可能会导致独立和大规模的攻击，如蠕虫、僵尸网络等问题的产生。随着脆弱性利用时间越来越短，其零日利用的数量在急剧增加，脆弱性日利用方案数量也在增加，给网络安全运行产生的威胁更大。因而，及早地预测网络未来的脆弱性，可以及早采取措施，加强重点资产、业务和脆弱性密集的资产、业务的防护，以赶在脆弱性被发现、利用之前采取措施规避相应的攻击或者增加脆弱性利用的难度，提高主动防护的能力。从另一个角度来讲，攻击者在防护方感知脆弱性的存在或者防护方采取防护措施之前，感知并利用脆弱性将会极大地增加攻击成功的可能性，获取更大的攻击效果。网络安全研究中在应对脆弱性所造成的影响时，虽然有关其数量与时间方面的方法较为成熟，但由于这类方法在预测未来脆弱性的标识信息方面难以保证准确性，因此，技术人员在应对这类问题中，要加强基于权限分类的脆弱性预测分析方法使用，使得其预测结果准确性得以不断增强，从而为网络安全态势预测方法实际作用的充分发挥提供保障。在网络安全态势预测分析中，若提高基于权限分类的脆弱性预测方法利用效率，将会得到参考价值大的网络安全态势预测结果，从而为其安全性能改善措施的合理运用提供参考依据。同时，基于脆弱性预测方法的网络安全态势预测研究工作的落实，也需要对未来预测脆弱性的数量、时间等给予更多的关注，使得网络安全态势预测结果更具说服力。2.2基于未来态势要素的攻击序列预测方法。在网络安全态势预测研究中，若采用既有的攻击序列预测方式进行研究，难以得到网络安全态势未来攻击序列所造成影响的准确预测结果，使得网络安全态势预测中相关的要素无法得出。针对这种情况，需要在时间维度分析的前提条件下，在网络安全态势预测研究中引入基于未来态势要素的攻击序列预测方法，使得其网络安全态要素能够在其预测研究中总结出来，进而得出可靠的预测结果，给予网络运行中安全性能的不断优化可靠保障。实践过程中为了发挥出基于未来态势要素的攻击序列预测方法在网络安全态势预测中的实际作用，需要从以下方面入手：（1）结合网络安全态势预测的实际需求，全面了解攻击序列对其可能造成的影响，合理使用基于未来态势要素的攻击序列预测方法，使得网络安全状况改善中能够获取到更多的信息资源，进而实现对攻击序列所产生影响的有效应对，并使未来网络发展中的安全性能逐渐改善。同时，需要提升对基于未来态势要素攻击序列预测方法的整体认知水平，加强其在网络安全态势预测应用中的作用效果评估，以便增强其适用性。（2）借助计算机网络、信息技术的优势，对基于未来态势要素攻击序列预测方法的攻击序列集进行深入分析，从而使网络安全态势预测中能够在选定的时间段中得出所需的攻击序列，从而得到其预测研究中所需的结果，促使我国信息化产业发展中的网络安全态势预测研究水平得以不断提升。以上所述的内容，客观地说明了基于时间维度分析的网络安全态势预测方法在网络安全态势预算研究应用中的重要性。因此，在实施网络安全态势预测研究工作计划时，研究人员应注重这类方法的合理使用，必要时也可引入基于空间维度分析的网络安全态势预测方法，使得网络安全态势研究中能够得到更多的研究成果。

3结束语

综上所述，若在处理网络安全问题中引入基于时空维度分析的网络安全态势预测方法并加以使用，能够给予计算机网络安全运行必要的支持，使得其能够更好地适应时代的发展要求。因此，未来应对网络安全问题、落实其研究工作时，为了确保其所需的分析方法有着良好的适用性，并实现对网络安全态势的科学预测，则需要相关人员能够对基于时空维度分析的网络安全态势预测方法有着更多的了解，并将其应用于网络安全研究中，满足网络安全使用要求。