核电厂环境辐射监测传感器网络中缺失值的粒子群算法-最小二乘支持向量机估计算法

发布时间：2019-07-09 13:43

【摘要】：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。
[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.
【作者单位】： 广东工业大学自动化学院;南华大学电气工程学院;
【分类号】：TP181;TM623

【参考文献】

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【共引文献】

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