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關鍵詞：hpic劑量率 異常 erms gb算法 預測 

摘要：影響核輻射監測站點輻射監測HPIC劑量率實時數據準確性的組成因素多且復雜,如自然因素的降雨、溫濕度、風向及太陽輻射等,客觀因素的設備異常及放射性狀況等;以致在實際應用中發現輻射監測狀態異常時,很難分析出是什么原因導致的監測數據偏離.結合ERMS海量歷史輻射序列監測數據,深入挖掘降雨、溫濕度、氣壓、風向、太陽輻射天頂方向電子量及周邊各站點輻射數值等特征因子集,基于Gradient Boosting算法(簡稱GB算法)建立起HPIC劑量率輻射數據的在線預測模型,有效融合自然特征因子,降低了自然因子對HPIC劑量率輻射監測數值異常的分析及判讀的干擾作用,提高了對ERMS輻射異常發現的輔助判斷能力及維保效率.

計算機系統應用雜志要求:

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