论文摘要
影响核辐射监测站点辐射监测HPIC剂量率实时数据准确性的组成因素多且复杂,如自然因素的降雨、温湿度、风向及太阳辐射等,客观因素的设备异常及放射性状况等;以致在实际应用中发现辐射监测状态异常时,很难分析出是什么原因导致的监测数据偏离.结合ERMS海量历史辐射序列监测数据,深入挖掘降雨、温湿度、气压、风向、太阳辐射天顶方向电子量及周边各站点辐射数值等特征因子集,基于Gradient Boosting算法(简称GB算法)建立起HPIC剂量率辐射数据的在线预测模型,有效融合自然特征因子,降低了自然因子对HPIC剂量率辐射监测数值异常的分析及判读的干扰作用,提高了对ERMS辐射异常发现的辅助判断能力及维保效率.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 朱武峰,王廷银,林明贵,苏伟达,李汪彪,吴允平
关键词: 剂量率,异常,算法,预测
来源: 计算机系统应用 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 安全科学与灾害防治,环境科学与资源利用,核科学技术,电力工业
单位: 福建师范大学光电与信息工程学院,福建省辐射环境监督站,数字福建环境监测物联网实验室,福建省光电传感应用工程技术研究中心
基金: 国家自然科学基金海峡联合基金(U1805263),福建省自然科学基金(2019J01427),福建省引导性项目(2019H0009)~~
分类号: TM623;TL751
DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007146
页码: 37-44
总页数: 8
文件大小: 1250K
下载量: 65
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