基于Gradient Boosting算法的ERMS輻射數(shù)據(jù)預(yù)測
關(guān)鍵詞：hpic劑量率 異常 erms gb算法 預(yù)測
摘要：影響核輻射監(jiān)測站點(diǎn)輻射監(jiān)測HPIC劑量率實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的組成因素多且復(fù)雜,如自然因素的降雨、溫濕度、風(fēng)向及太陽輻射等,客觀因素的設(shè)備異常及放射性狀況等;以致在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)輻射監(jiān)測狀態(tài)異常時(shí),很難分析出是什么原因?qū)е碌谋O(jiān)測數(shù)據(jù)偏離.結(jié)合ERMS海量歷史輻射序列監(jiān)測數(shù)據(jù),深入挖掘降雨、溫濕度、氣壓、風(fēng)向、太陽輻射天頂方向電子量及周邊各站點(diǎn)輻射數(shù)值等特征因子集,基于Gradient Boosting算法(簡稱GB算法)建立起HPIC劑量率輻射數(shù)據(jù)的在線預(yù)測模型,有效融合自然特征因子,降低了自然因子對HPIC劑量率輻射監(jiān)測數(shù)值異常的分析及判讀的干擾作用,提高了對ERMS輻射異常發(fā)現(xiàn)的輔助判斷能力及維保效率.
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