随着电力通信网络规模的扩大，电力通信网络不断产生大量的数据通信。同时，通信网络安全也在不断地遭受威胁，为了解决上述问题，结合Spark大数据计算框架以及PSO算法的优势，提出了基于Spark内存计算框架的并行PSO优化神经网络算法来预测电力通信网络安全态势。本研究首先介绍了Spark计算框架，Spark框架具备内存计算和准实时处理的特点，符合电力通信大数据处理的要求。然后提出了PSO优化算法来修改神经网络的权重，目的是为了提高神经网络的研究效率和准确性。接着结合RDD的并行特性，本论文提出了并行PSO优化神经网络算法。通过实验和比较，可以看到基于Spark框架的PSO优化神经网络算法具有高准确性，并且相比于基于Hadoop的预测方法，其处理速度有显著提升。
从上述描述中，我们可以提炼出以下几个核心知识点：
1. 电力通信网络安全：在大数据背景下，电力通信网络的规模不断扩大，数据通信量随之增加。这不仅带来了信息传输效率的提升，同时也使得网络安全问题更加突出，需要更高级别的安全态势预测和防御措施。
2. Spark框架：Apache Spark是一个开源的内存大数据处理框架，它能够提供高速的数据处理能力，特别是针对需要快速迭代处理的算法。Spark的内存计算特性和准实时处理能力使其在处理大规模数据时具备显著优势。
3. PSO优化算法：粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于鸟群捕食行为。PSO算法通过模拟鸟群的搜索行为来寻找最优解。它通常用于解决优化问题，比如权重调整、特征选择等，在本研究中用于优化神经网络的权重。
4. 神经网络：在本研究中，神经网络用于电力通信网络安全态势的预测。神经网络是一种模仿人脑处理信息的模型，具有自我学习和自我适应的能力。它可以处理和分析大量数据，并在众多领域中作为预测和分类的工具。
5. 并行计算：并行计算是指同时使用多个计算资源解决计算问题的过程，是提升计算效率的重要方式。本文中提出的并行PSO优化神经网络算法就是利用Spark框架的并行处理能力，提高网络安全态势预测的效率。
6. Hadoop与Spark比较：Hadoop也是一个广泛使用的分布式计算框架，但与Spark不同的是，Hadoop主要是基于磁盘的存储和处理。Spark较之Hadoop在内存计算方面表现出更高的性能，特别是在需要多次访问数据的应用中，Spark可以显著提升处理速度。
7. 关键技术应用：本研究展示了如何将上述技术结合运用，用于解决特定领域的复杂问题，即电力通信网络安全态势的预测。通过技术融合，可以在保证预测准确性的同时，大幅提升处理速度，这对于实时性要求较高的安全态势预测尤为重要。
整体而言，该研究展示了利用现代大数据处理技术（Spark）和智能优化算法（PSO）对电力通信网络安全进行实时监测和预测的可行性。通过这样的技术集成和创新，旨在为电力通信网络的稳定运行和安全保障提供强大的技术支撑。
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