【摘要】：傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)缺失會(huì)影響核電廠外圍環(huán)境輻射監(jiān)測(cè)的連續(xù)性,必須對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)。提出一種基于最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)缺失值估計(jì)算法,采用粒子群算法(PSO)確定模型參數(shù)的優(yōu)化組合,根據(jù)核電廠外圍環(huán)境(劑量率變化特點(diǎn),利用節(jié)點(diǎn)的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和相鄰節(jié)點(diǎn)當(dāng)前監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)造樣本空間,對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)缺失值進(jìn)行估計(jì)。用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的估計(jì)算法的最大相對(duì)估計(jì)誤差為3%,相關(guān)系數(shù)為0.926375,估計(jì)精度遠(yuǎn)高于基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的估計(jì)算法,也優(yōu)于采用GA優(yōu)化參數(shù)的LSSVM估計(jì)算法。
[Abstract]:The lack of monitoring data of sensor nodes will affect the continuity of radiation monitoring in the peripheral environment of nuclear power plant, so it is necessary to estimate the missing data accurately. In this paper, a monitoring data missing value estimation algorithm based on least square support vector machine (LSSVM) is proposed. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to determine the optimal combination of model parameters. According to the external environment of nuclear power plant (dose rate change characteristics, the sample space is constructed by using the historical monitoring data of nodes and the current monitoring data of adjacent nodes), and the missing value of sensor node monitoring data is estimated. The experimental results show that the maximum relative estimation error of the proposed algorithm is 3% and the correlation coefficient is 0.926375. The estimation accuracy is much higher than that of the estimation algorithm based on BP neural network model, and it is also superior to the LSSVM estimation algorithm based on GA optimization parameters.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;南華大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP181;TM623

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2512185