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

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摘 要：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。（剩余8519字）