基于时间序列分析的环境γ辐射剂量率数据 预处理方法研究及评估

• 作者: 白帆 李雪贞 马国学 杨勇 北京市核与辐射安全中心
• 来源期刊: 辐射防护
• 关键词: 数据预处理 环境γ辐射剂量率 时间序列 特殊数据检测 LSTM
• 年，卷（期）: 2023,（2）
• 所属期刊栏目: 辐射防护监测
• 页码范围: 32-40
• 页数: 9页
• 语种: 中文

摘要

环境γ辐射剂量率数据处理与利用已经成为目前环境质量监测领域的热点之一。本文通过对γ辐射剂量率数据进行统计学分析、清洗及降噪等处理，提出了基于时间序列分析的γ辐射剂量率数据预处理方法，设置了基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的有监督特殊数据检测模型，并评估包含数据集成、数据分析、数据清洗、数据变换、数据转换的数据预处理方法对特殊数据检测模型的影响。结果表明，经数据预处理后，数据质量提高，特殊数据识别在准确率、精确率、召回率、F1-分数方面得到了明显改善，数据预处理为后续进一步的数据挖掘及特殊数据研究奠定了良好基础。