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本发明公开了一种基于GA优化的GRU并行网络流量异常检测方法，首先获取样本数据和种群数阈值，并利用随机生成的方式初始化种群和种群计数器，其次基于Spark大数据平台，以弹性分布式数据集的形式对所述种群中每个个体的样本数据进行特征选择和约简，同时利用GRU检测器对约简后的数据进行训练和分类，并将检测精度作为所述个体的适应度值；接着根据适应度值进行选择运算、交叉运算和变异运算；最后根据得到的新的基因组个体，重新计算对应的适应度值，并当所述适应度值达到设定阈值或者所述种群计数器达到设定值，则输出设定适应度值，同时利用GRU检测器对测试数据集进行检测，得到异常检测结果，提升异常检测效率和检测精度。
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