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基于特征融合并行优化模型的环境γ辐射剂量率数据分析与预测
1
作者
刘君武
吴允平
林明贵
《辐射防护》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期126-133,共8页
核电辐射环境监测网(ERMS)能提供实时、连续的监测数据,是核电最重要的外围监督性设施,为辐射环境评估提供数据依据。为掌握影响辐射数据质量的特征要素与及时发现环境的辐射异常,开展高压电离室探测器(HPIC)剂量率数据的特征挖掘与预...
核电辐射环境监测网(ERMS)能提供实时、连续的监测数据,是核电最重要的外围监督性设施,为辐射环境评估提供数据依据。为掌握影响辐射数据质量的特征要素与及时发现环境的辐射异常,开展高压电离室探测器(HPIC)剂量率数据的特征挖掘与预测研究,提出一种基于奇异谱分析算法(singular spectrum analysis,SSA)的γ辐射剂量率数据预处理方法,从其历史数据中学习涨幅趋势和拐点细节变化;针对数据的多维度特点,设计一种特征融合并行优化模型预测框架,以福建宁德核电站外围11个自动站辐射监测数据、天顶方向总电子含量(VTEC)数据进行实验验证。实验结果表明,该模型对环境γ辐射剂量率预测取得了较好的预测性能与精度。
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关键词
时间序列
辐射环境
高压电离室探测器
Γ辐射剂量率
奇异谱分析
特征融合网络
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题名
基于特征融合并行优化模型的环境γ辐射剂量率数据分析与预测
1
作者
刘君武
吴允平
林明贵
机构
福建师范大学光电与信息工程学院
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
福建省辐射环境监督站
出处
《辐射防护》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期126-133,共8页
基金
国家自然科学海峡联合基金重点项目(No.U1805263)
福建省自然科学基金项目(No.2019J01427)
江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心资助项目(JETRCNGDSS202101)。
文摘
核电辐射环境监测网(ERMS)能提供实时、连续的监测数据,是核电最重要的外围监督性设施,为辐射环境评估提供数据依据。为掌握影响辐射数据质量的特征要素与及时发现环境的辐射异常,开展高压电离室探测器(HPIC)剂量率数据的特征挖掘与预测研究,提出一种基于奇异谱分析算法(singular spectrum analysis,SSA)的γ辐射剂量率数据预处理方法,从其历史数据中学习涨幅趋势和拐点细节变化;针对数据的多维度特点,设计一种特征融合并行优化模型预测框架,以福建宁德核电站外围11个自动站辐射监测数据、天顶方向总电子含量(VTEC)数据进行实验验证。实验结果表明,该模型对环境γ辐射剂量率预测取得了较好的预测性能与精度。
关键词
时间序列
辐射环境
高压电离室探测器
Γ辐射剂量率
奇异谱分析
特征融合网络
Keywords
time series
radiation environment
HPIC
γradiation dose rate
singular spectrum analysis
feature fusion network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征融合并行优化模型的环境γ辐射剂量率数据分析与预测
刘君武
吴允平
林明贵
《辐射防护》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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