作者：高雨晨,唐耀庚 单位：中核（北京）核仪器厂 出版：《核电子学与探测技术》2014年第12期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHERE2014120230 DOC编号：DOCHERE2014120239 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 传感器节点监测数据缺失会影响核电厂外围环境辐射监测的连续性，必须对缺失数据进行准确估计。提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的监测数据缺失值估计算法，采用粒子群算法(PSO)确定模型参数的优化组合，根据核电厂外围环境(剂量率变化特点，利用节点的历史监测数据和相邻节点当前监测数据构造样本空间，对传感器节点监测数据缺失值进行估计。用实际数据进行的实验结果表明，所提出的估计算法的最大相对估计误差为3%，相关系数为0.926375，估计精度远高于基于BP神经网络模型的估计算法，也优于采用GA优化参数的LSSVM估计算法。

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