A Resilience Recovery Method for Complex Traffic Network Security Based on Trend Forecasting

arXiv cs.AI · 24 sept, 06:00

Investigadores proponen un método de recuperación de resiliencia para redes de tráfico complejas basado en pronóstico de tendencias con redes neuronales LSTM. El trabajo introduce un modelo de propagación de fallos SIRD-R (Susceptible, Infeccioso, Recuperado, Muerto-Riesgo) y construye estrategias de recuperación validadas experimentalmente en múltiples escenarios de redes complejas.