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: 唐耀庚 高雨晨
• 来源期刊: 核电子学与探测技术
• 学科: 工学
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 页码范围: 1508-1513
• 页数: 6页
• 分类号: TP212.9
• 字数: 4574字
• 语种: 中文

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐耀庚	南华大学电气工程学院	71	277	9.0	13.0
2	高雨晨	广东工业大学自动化学院	3	4	2.0	2.0