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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
作者： 高雨晨 [1] ; 唐耀庚 [2]
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。
关键字： 环境辐射监测 无线传感网(WSN) 缺失值 估计 粒子群优化最小二乘支持向量机