CN118760866B - 一种提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及核辐射监测技术领域，具体为一种提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法及系统，包括以下步骤：基于自动监测站采集数据，实时记录伽玛辐射剂量率数据和时间信息，采集监测站周围的环境信息和气象信息，生成辐射数据采集记录。本发明中，通过实时记录环境和气象信息并分析，对数据处理参数进行实时调整，减少环境与气象参数对预测结果的干扰，提升监测数据质量和预测模型的可靠性，调整监测站布局，提高监测网络的效率和响应能力，结合多个监测站点的数据，对预测的模型参数进行调整，优化预测模型在多种环境中的稳定性和准确性，提高环境安全与公共健康保护的能力，增强核设施和环境辐射监测的安全管理能力。

Description

一种提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法及系统

技术领域

本发明涉及核辐射监测技术领域，尤其涉及一种提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法及系统。

背景技术

核辐射监测技术领域通过检测和分析核辐射，确保环境安全和卫生，通过利用检测器监控伽玛射线、中子辐射，评估辐射水平和放射性污染，结合数据处理和分析技术，包括实时数据传输、长期辐射趋势分析、事故时的应急响应策略制定，核辐射监测对核电站、医疗设施、工业应用、环境保护具有重要意义。

其中，提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法通过提高对环境中伽玛辐射剂量率的预测准确度，优化辐射安全管理和应急响应，在有辐射泄漏风险的核设施周围和需要长期监测的环境区域，帮助监测人员准确地预测辐射水平的变化，并提前采取措施保护公众和环境安全，通过提高预测模型的预测准确度和效率，帮助监测人员规划防护措施和减少辐射暴露风险。

传统核辐射监测技术在处理快速变化的环境条件时能力不佳，在环境与气象因素对辐射数据影响较大的区域，不能实时调整数据处理参数导致预测效果不佳，监测站点固定和布局考虑不足，不能充分考虑到地理和环境因素对监测效果的影响，限制监测系统的覆盖效率和响应能力，缺乏对实时数据的动态反应能力，降低应急响应时的效率和准确性，在应对快速变化的环境和复杂应用场景时效率不佳，难以有效预测和管理辐射风险。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案，一种提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法，包括以下步骤：

S1：基于自动监测站采集数据，实时记录伽玛辐射剂量率数据和时间信息，采集监测站周围的环境信息和气象信息，生成辐射数据采集记录；

S2：基于所述辐射数据采集记录，分析多种环境因素对辐射剂量数据的影响，识别影响数据准确度的关键环境因素，得到关键因素识别结果；

S3：根据所述关键因素识别结果，评估多种环境因素，包括大气压强和湿度对伽玛辐射测量数据的影响，调整数据处理参数减少环境与气象参数的影响，生成处理参数调整结果；

S4：基于所述处理参数调整结果，结合监测站位置信息，评估多个监测位置对监测效果的影响，调整监测站部署位置，得到监测站位置调整结果；

S5：结合所述监测站位置调整结果，分析伽玛辐射数据特征，评估辐射数据的变化趋势，构建辐射剂量预测模型，得到剂量数据预测模型；

S6：基于所述剂量数据预测模型，结合多个站点的实际测量数据，评估与预测数据的一致性，调整预测模型参数优化预测准确度，生成辐射剂量预测数据。

作为本发明的进一步方案，所述辐射数据采集记录包括辐射剂量率数值、数据采集时间信息、关联环境气象信息，所述关键因素识别结果包括影响因素识别信息，影响程度分析结果，影响因素的变化特征和模式信息，所述处理参数调整结果包括数据滤波阈值、异常数据处理规则、环境气象影响抑制参数，所述监测站位置调整结果包括监测站地理坐标数据、监测范围信息、覆盖区域信息，所述剂量数据预测模型包括算法类型信息、模型输入变量数据、模型评估指标，所述辐射剂量预测数据包括时间序列预测数据、预测值准确度分析结果、模型参数配置调整结果。

作为本发明的进一步方案，基于自动监测站采集数据，实时记录伽玛辐射剂量率数据和时间信息，采集监测站周围的环境信息和气象信息，生成辐射数据采集记录的步骤具体为：

S101：基于自动监测站采集数据，分析并记录伽玛辐射剂量率数据和关联时间信息，生成时间数据记录；

S102：基于所述时间数据记录，实时采集并记录监测站周边的气象信息和环境信息，包括温度、湿度、风速、大气压，生成环境气象信息；

S103：基于所述环境气象信息，结合辐射测量数据的时间信息，调整时间戳格式并对数据进行同步，生成辐射数据采集记录。

作为本发明的进一步方案，基于所述辐射数据采集记录，分析多种环境因素对辐射剂量数据的影响，识别影响数据准确度的关键环境因素，得到关键因素识别结果的步骤具体为：

S201：根据所述辐射数据采集记录，识别并记录数据中的多种环境因素数据，包括温度、湿度和气压，生成环境变量记录数据；

S202：基于所述环境变量记录数据，分析多种环境因素对伽玛辐射剂量测量数据的相关性，评估目标因素对测量准确度的影响，生成环境因素分析记录；

S203：根据所述环境因素分析记录，结合环境数据信息，分析并记录多种环境因素的变化模式和特征，生成关键因素识别结果。

作为本发明的进一步方案，根据所述关键因素识别结果，评估多种环境因素，包括大气压强和湿度对伽玛辐射测量数据的影响，调整数据处理参数减少环境与气象参数的影响，生成处理参数调整结果的步骤具体为：

S301：基于所述关键因素识别结果，分析多种环境因素对辐射测量的影响，包括温度、湿度、大气压强，通过实时监控环境数据调整测量参数，生成环境影响评估信息；

S302：基于所述环境影响评估信息，调整数据采集的灵敏度、滤波阈值、噪声抑制级别，优化数据质量并减少因环境变化导致的噪声干扰，生成参数优化记录；

S303：整合所述参数优化记录，评估辐射监测数据的变化，对监测数据进行趋势分析和异常检测，调整数据处理流程优化数据的准确性，生成处理参数调整结果。

作为本发明的进一步方案，基于所述处理参数调整结果，结合监测站位置信息，评估多个监测位置对监测效果的影响，调整监测站部署位置，得到监测站位置调整结果的步骤具体为：

S401：基于所述处理参数调整结果，通过分析监测站数据的一致性和偏差，评估多个监测站数据的准确度和可靠性，记录监测站的位置信息，得到监测效果评估信息；

S402：基于所述监测效果评估信息，考虑地形、人口密集区及工业活动分布，评估多个位置对监测数据的影响，通过模拟调整站点布局，生成站点布局分析结果；

S403：根据所述站点布局分析结果，结合环境影响对采集效率和准确性的影响，调整监测站的实际部署位置，生成监测站位置调整结果。

作为本发明的进一步方案，结合所述监测站位置调整结果，分析伽玛辐射数据特征，评估辐射数据的变化趋势，建立辐射剂量预测模型，得到剂量数据预测模型的步骤具体为：

S501：基于所述监测站位置调整结果，利用当前位置的自动监测站采集辐射数据，分析数据特征，包括峰谷值、平均值、中位数，生成数据特征摘要；

S502：使用所述数据特征摘要，计算辐射数据特征的变化率和模式，评估伽玛辐射剂量数据的变化趋势和随机波动特征，生成变化趋势评估信息；

S503：基于所述变化趋势评估信息，构建辐射剂量预测模型，预测多个时间和位置的辐射剂量数据，生成剂量数据预测模型。

作为本发明的进一步方案，基于所述剂量数据预测模型，结合多个站点的实际测量数据，评估与预测数据的一致性，调整预测模型参数优化预测准确度，生成辐射剂量预测数据的步骤具体为：

S601：使用所述剂量数据预测模型，结合多个监测站收集的辐射数据，对模型输出结果和实际数据的一致性进行评估，生成预测值评估结果；

S602：根据所述预测值评估结果，通过迭代训练调整模型参数，包括环境参数权重、噪声处理阈值，优化模型的适应性预测能力，生成模型参数调整结果；

S603：应用所述模型参数调整结果，输入环境变量参数，对多个位置的辐射剂量进行预测，生成辐射剂量预测数据。

一种提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测系统，所述提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测系统用于执行上述提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法，所述系统包括：

站点数据采集模块基于自动监测站采集数据，收集伽玛辐射剂量率数据及时间信息，同步记录周边环境和气象信息，生成辐射数据采集记录；

环境因素评估模块基于所述辐射数据采集记录，识别并分析影响采集设备准确度的关键环境因素，评估多种环境因素对辐射剂量数据的影响，生成处理参数调整结果；

站点布局调整模块基于所述处理参数调整结果，评估并调整监测站的部署位置，优化监测点布局提高监测效率和覆盖率，生成监测站位置调整结果；

辐射剂量评估模块基于所述监测站位置调整结果，分析伽玛辐射数据特征，包括变化趋势和周期性波动，构建辐射剂量预测模型，生成剂量数据预测模型；

模型参数优化模块基于所述剂量数据预测模型，结合多个监测站的实际测量数据，分析模型预测结果与实际数据的一致性，调整进行模型参数并进行预测，生成辐射剂量预测数据。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过实时记录环境和气象信息并分析，对数据处理参数进行实时调整，减少环境与气象因素对预测结果的干扰，提升监测数据质量和预测模型的可靠性，调整监测站布局，增强监测网络的效率和响应能力，结合多个监测站点的数据对预测的模型参数进行调整，优化预测模型在多变环境中的稳定性和准确性，减少因预测错误带来的风险，提高环境安全与公共健康保护的能力，增强核设施和环境辐射监测的安全管理，为防护措施提供科学依据，确保公众和环境的安全。

附图说明

图1为本发明的工作流程示意图；

图2为本发明的S1细化流程图；

图3为本发明的S2细化流程图；

图4为本发明的S3细化流程图；

图5为本发明的S4细化流程图；

图6为本发明的S5细化流程图；

图7为本发明的S6细化流程图；

图8为本发明的系统流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1，本发明提供一种技术方案，一种提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法，包括以下步骤：

S1：基于自动监测站采集数据，实时记录伽玛辐射剂量率数据和时间信息，采集监测站周围的环境信息和气象信息，生成辐射数据采集记录；

S2：基于辐射数据采集记录，分析多种环境因素对辐射剂量数据的影响，识别影响数据准确度的关键环境因素，得到关键因素识别结果；

S3：根据关键因素识别结果，评估多种环境因素，包括大气压强和湿度对伽玛辐射测量数据的影响，调整数据处理参数减少环境与气象参数的影响，生成处理参数调整结果；

S4：基于处理参数调整结果，结合监测站位置信息，评估多个监测位置对监测效果的影响，调整监测站部署位置，得到监测站位置调整结果；

S5：结合监测站位置调整结果，分析伽玛辐射数据特征，评估辐射数据的变化趋势，构建辐射剂量预测模型，得到剂量数据预测模型；

S6：基于剂量数据预测模型，结合多个站点的实际测量数据，评估与预测数据的一致性，调整预测模型参数优化预测准确度，生成辐射剂量预测数据。

辐射数据采集记录包括辐射剂量率数值、数据采集时间信息、关联环境气象信息，关键因素识别结果包括影响因素识别信息，影响程度分析结果，影响因素的变化特征和模式信息，处理参数调整结果包括数据滤波阈值、异常数据处理规则、环境气象影响抑制参数，监测站位置调整结果包括监测站地理坐标数据、监测范围信息、覆盖区域信息，剂量数据预测模型包括算法类型信息、模型输入变量数据、模型评估指标，辐射剂量预测数据包括时间序列预测数据、预测值准确度分析结果、模型参数配置调整结果。

请参阅图2，基于自动监测站采集数据，实时记录伽玛辐射剂量率数据和时间信息，采集监测站周围的环境信息和气象信息，生成辐射数据采集记录的步骤具体为：

S101：基于自动监测站采集数据，分析并记录伽玛辐射剂量率数据和关联时间信息，生成时间数据记录的流程具体为；

在S101子步骤中，基于自动监测站采集数据，分析并记录伽玛辐射剂量率数据和关联时间信息，进行数据验证和清洗，排除任何异常数据点，包括伽玛辐射剂量率低于检测下限或高于设备上限的记录，利用线性插值法填补缺失的时间点，确保时间序列的完整性，公式为，其中，为插值时刻的辐射剂量率，为插值时间点，和为已知数据点的时间，和为和时刻的辐射剂量率，生成时间数据记录。

S102：基于时间数据记录，实时采集并记录监测站周边的气象信息和环境信息，包括温度、湿度、风速、大气压，生成环境气象信息的流程具体为；

在S102子步骤中，基于时间数据记录，实时采集并记录监测站周边的气象信息和环境信息，包括温度、湿度、风速、大气压，对采集到的环境数据进行标准化处理，使用Z分数方法进行数据标准化，公式为，其中，为原始数据点，为数据的平均值，为标准差，生成环境气象信息。

S103：基于环境气象信息，结合辐射测量数据的时间信息，调整时间戳格式并对数据进行同步，生成辐射数据采集记录的流程具体为；

在S103子步骤中，基于环境气象信息，结合辐射测量数据的时间信息，调整时间戳格式并对数据进行同步，采用数据同步技术确保时间序列完整性，使用插值法处理缺失数据，公式为，其中，为插值后的数据值，和为相邻两个数据点的值，为第个数据点的时间戳，为个数据点的时间戳，是需要插值的时间点，生成辐射数据采集记录。

请参阅图3，基于辐射数据采集记录，分析多种环境因素对辐射剂量数据的影响，识别影响数据准确度的关键环境因素，得到关键因素识别结果的步骤具体为：

S201：根据辐射数据采集记录，识别并记录数据中的多种环境因素数据，包括温度、湿度和气压，生成环境变量记录数据的流程具体为；

在S201子步骤中，根据辐射数据采集记录，识别并记录数据中的多种环境因素数据，包括温度、湿度和气压，对环境数据进行质量评估，剔除异常值，采用统计方法计算每个因素的均值和标准差，以便进行后续分析，公式为，其中，代表环境因素，包括温度、湿度、气压，是样本平均值，是样本标准差，表示正态分布随机变量，生成环境变量记录数据。

S202：基于环境变量记录数据，分析多种环境因素对伽玛辐射剂量测量数据的相关性，评估目标因素对测量准确度的影响，生成环境因素分析记录的流程具体为；

在S202子步骤中，基于环境变量记录数据，分析多种环境因素对伽玛辐射剂量测量数据的相关性，评估目标因素对测量准确度的影响，采用皮尔逊相关系数方法来定量评估环境因素与辐射剂量之间的相关性，公式为，其中，是皮尔逊相关系数，和分别代表环境因素和伽玛辐射剂量的观测值，和分别是对应的平均值，生成环境因素分析记录。

S203：根据环境因素分析记录，结合环境数据信息，分析并记录多种环境因素的变化模式和特征，生成关键因素识别结果的流程具体为；

在S203子步骤中，根据环境因素分析记录，结合环境数据信息，分析并记录多种环境因素的变化模式和特征，采用时间序列分析技术识别和描述环境因素的季节性和趋势变化，公式为，其中，是时间的环境因素值，是公式中的截距项，代表了在没有时间的影响下，环境因素的基线值，是时间的线性系数，代表环境因素随时间变化的线性趋势，与正弦函数相乘，表示环境因素的季节性变化中的正弦成分，与余弦函数相乘，表示环境因素的季节性变化，用于分析与余弦波形相对应的周期性变化的部分，是与季节性周期相对应的角频率，是误差项，识别关键环境因素的变化模式和特征，生成关键因素识别结果。

请参阅图4，根据关键因素识别结果，评估多种环境因素，包括大气压强和湿度对伽玛辐射测量数据的影响，调整数据处理参数减少环境与气象参数的影响，生成处理参数调整结果的步骤具体为：

S301：基于关键因素识别结果，分析多种环境因素对辐射测量的影响，包括温度、湿度、大气压强，通过实时监控环境数据调整测量参数，生成环境影响评估信息的流程具体为；

在S301子步骤中，基于关键因素识别结果，分析温度、湿度和大气压强，多种环境因素对辐射测量的影响，利用实时监控系统，动态调整测量参数匹配环境变化，采用偏最小二乘回归模型，定量分析环境变量与辐射测量间的关系，公式为，其中，表示辐射测量结果，代表环境变量，包括温度、湿度、大气压强，是模型系数，表征环境变量对辐射测量的影响强度，为误差项，反映未被模型解析的变异，实时调整测量参数，确保测量精度，生成环境影响评估信息。

S302：基于环境影响评估信息，调整数据采集的灵敏度、滤波阈值、噪声抑制级别，优化数据质量并减少因环境变化导致的噪声干扰，生成参数优化记录的流程具体为；

在S302子步骤中，基于环境影响评估信息，进行数据采集参数的调整，包括灵敏度、滤波阈值和噪声抑制级别的优化，采用自适应滤波技术调整滤波参数，以最小化环境与气象因素对测量数据的影响，公式为，其中，为滤波后的数据，为当前原始数据，为前一数据点的滤波结果，为调整因子，根据环境变化动态调整，优化数据质量，减少环境变化引起的噪声干扰，生成参数优化记录。

S303：整合参数优化记录，评估辐射监测数据的变化，对监测数据进行趋势分析和异常检测，调整数据处理流程优化数据的准确性，生成处理参数调整结果的流程具体为；

在S303子步骤中，整合参数优化记录，评估辐射监测数据的变化，利用移动平均和指数平滑法对监测数据进行趋势分析和异常检测，公式为，其中，为平滑处理后的数据，为当前监测数据，为平滑系数，为前一时间点的平滑数据，分析数据中的趋势和异常，优化数据处理流程，提高数据的准确性，生成处理参数调整结果。

请参阅图5，基于处理参数调整结果，结合监测站位置信息，评估多个监测位置对监测效果的影响，调整监测站部署位置，得到监测站位置调整结果的步骤具体为：

S401：基于处理参数调整结果，采用K均值聚类算法，通过分析监测站数据的一致性和偏差，评估多个监测站数据的准确度和可靠性，记录监测站的位置信息，得到监测效果评估信息的流程具体为；

在S401子步骤中，基于处理参数调整结果，通过分析监测站数据的一致性和偏差，评估多个监测站数据的准确度和可靠性，应用统计分析方法评估数据集中趋势和离散度，分析数据的一致性和多个监测站间的偏差，记录监测站的位置信息，得到监测效果评估信息。

所述K均值聚类算法，按照公式：

；

计算聚类质量评估值，其中，为改进后的聚类质量评估值，表示整个聚类的质量，用于衡量聚类的准确性和效果，为聚类的数量，即数据分为多少个群组，为第个聚类的权重系数，基于监测站与辐射源距离确定，反映监测站数据的重要性，为具体的样本点数据，代表一个监测站在目标时间的辐射测量值，为第个聚类的中心点，表示目标聚类中所有数据的中心和平均值，为第个聚类中的样本点集合，包括目标聚类内所有监测站的数据，为数据收集的具体时间点，为第个聚类中的平均时间点，表示目标聚类中所有数据收集时间的平均值，为监测站背景辐射水平参数，为第个聚类中监测站特定参数的平均值，为聚类的索引号，即聚类的序号，为环境参数因子的权重系数，用于调整环境参数对聚类质量评估的影响程度，为时间因子的权重系数，用于调整时间信息对聚类质量评估的影响，为监测站背景辐射水平因子的权重系数。

公式的具体执行过程如下：

提高监测站的地理位置相对于已知辐射源的距离，计算权重系数，其中距离辐射源较近的监测站被赋予较高的权重，通过迭代优化过程将监测站数据分组到个聚类中，每个聚类代表着具有同类数据特征的监测站集合，计算每个聚类内部的样本点与聚类中心的加权距离平方和，考虑环境因子、时间和监测站背景辐射水平，评估聚类的质量，评估聚类过程的准确性和有效性，分析监测数据的一致性和识别异常数据。

S402：基于监测效果评估信息，考虑地形、人口密集区及工业活动分布，评估多个位置对监测数据的影响，通过模拟调整站点布局，生成站点布局分析结果的流程具体为；

在S402子步骤中，基于监测效果评估信息，考虑地形、人口密集区及工业活动分布，评估多个位置对监测数据的影响，利用地理信息系统技术和多变量空间分析，进行站点布局的模拟调整，公式为，其中，是位置的影响评分，是第个影响因素的权重，包括地形、人口密度、工业活动，是影响因素在位置的数值，考虑多种环境因素，生成站点布局分析结果。

S403：根据站点布局分析结果，结合环境影响对采集效率和准确性的影响，调整监测站的实际部署位置，生成监测站位置调整结果的流程具体为；

在S403子步骤中，根据站点布局分析结果，结合环境影响对采集效率和准确性的影响，调整监测站的实际部署位置，采用优化算法确定最优的监测站位置，最小化环境干扰并提高数据质量，公式为，其中，是优化后的监测站位置，是第个评价标准的权重，包括信号强度、数据完整性，是在位置的第个评价标准的函数，生成监测站位置调整结果。

请参阅图6，结合监测站位置调整结果，分析伽玛辐射数据特征，评估辐射数据的变化趋势，建立辐射剂量预测模型，得到剂量数据预测模型的步骤具体为：

S501：基于监测站位置调整结果，利用当前位置的自动监测站采集辐射数据，分析数据特征，包括峰谷值、平均值、中位数，生成数据特征摘要的流程具体为；

在S501子步骤中，基于监测站位置调整结果，利用当前位置的自动监测站采集辐射数据，对数据进行审查，识别并排除任何偏离正常范围的读数，包括辐射水平异常高或低的数据点，计算数据的关键统计指标，包括峰值、谷值、平均值和中位数，提供数据的基本描述性统计分析，公式为，，，，其中，代表单个监测点在目标时间内的辐射数据，为最大值，为计算得到的最小值，为平均值，为中位数，生成数据特征摘要。

S502：使用数据特征摘要，计算辐射数据特征的变化率和模式，评估伽玛辐射剂量数据的变化趋势和随机波动特征，生成变化趋势评估信息的流程具体为；

在S502子步骤中，使用数据特征摘要，利用统计方法计算辐射数据特征的变化率，通过比较连续时间点的测量值，确定数据的变化趋势，采用皮尔逊相关系数分析差异化环境因素与辐射水平之间的关联性，包括温度、湿度与辐射值的相关度，评估伽玛辐射剂量数据的变化趋势和随机波动特征，公式为，，其中，表示趋势斜率，表示数据的标准偏差，为时间点，为对应的辐射值，生成变化趋势评估信息。

S503：基于变化趋势评估信息，构建辐射剂量预测模型，预测多个时间和位置的辐射剂量数据，生成剂量数据预测模型的流程具体为；

在S503子步骤中，基于变化趋势评估信息，构建辐射剂量预测模型，使用指数平滑法预测辐射剂量数据，公式为，其中，为这是预测的辐射剂量值，对应于未来时间点，代表基于当前和过去的数据进行预测的辐射剂量的估计值，为这是平滑参数，值范围在0到1之间，决定了在新预测中当前观测值相对于前一个预测值的重要性，为在当前时间点实际观测到的辐射剂量值，是构建预测模型的基础数据点，反映最近的辐射水平，为时间点的预测辐射剂量值，是根据前一时间点的数据预测而来的，它用于计算下一时间点预测值，通过迭代更新预测值，生成剂量数据预测模型。

请参阅图7，基于剂量数据预测模型，结合多个站点的实际测量数据，评估与预测数据的一致性，调整预测模型参数优化预测准确度，生成辐射剂量预测数据的步骤具体为：

S601：使用剂量数据预测模型，结合多个监测站收集的辐射数据，对模型输出结果和实际数据的一致性进行评估，生成预测值评估结果的流程具体为；

在S601子步骤中，使用剂量数据预测模型，结合多个监测站收集的辐射数据，对模型输出结果和实际数据的一致性进行评估，采用均方误差作为评估标准来测量模型预测值与实际观测值之间的差异，计算公式为，其中，是模型在第个监测站的预测辐射剂量，是对应实际观测辐射剂量，是监测站的数量，评估模型预测的准确性和可靠性，生成预测值评估结果。

S602：根据预测值评估结果，通过迭代训练调整模型参数，包括环境参数权重、噪声处理阈值，优化模型的适应性预测能力，生成模型参数调整结果的流程具体为；

在S602子步骤中，根据预测值评估结果，通过迭代训练调整模型参数，包括环境参数权重和噪声处理阈值，使用梯度下降法来优化参数，以最小化预测误差，优化公式为，其中，表示模型参数，包括环境参数权重，是学习率，是损失函数MSE关于参数的梯度，优化模型的适应性预测能力，生成模型参数调整结果。

S603：应用模型参数调整结果，输入环境变量参数，对多个位置的辐射剂量进行预测，生成辐射剂量预测数据的流程具体为；

在S603子步骤中，应用模型参数调整结果，输入环境变量参数，对多个位置的辐射剂量进行预测，使用调整后的模型，结合实时环境数据，执行辐射剂量的预测，公式为，其中，是预测的辐射剂量，是当前的环境数据，为调整后的模型参数，生成辐射剂量预测数据。

请参阅图8，一种提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测系统，提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测系统用于执行上述提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法，系统包括：

站点数据采集模块基于自动监测站采集数据，收集伽玛辐射剂量率数据及时间信息，同步记录周边环境和气象信息，生成辐射数据采集记录；

环境因素评估模块基于辐射数据采集记录，识别并分析影响采集设备准确度的关键环境因素，评估多种环境因素对辐射剂量数据的影响，生成处理参数调整结果；

站点布局调整模块基于处理参数调整结果，评估并调整监测站的部署位置，优化监测点布局提高监测效率和覆盖率，生成监测站位置调整结果；

辐射剂量评估模块基于监测站位置调整结果，分析伽玛辐射数据特征，包括变化趋势和周期性波动，构建辐射剂量预测模型，生成剂量数据预测模型；

模型参数优化模块基于剂量数据预测模型，结合多个监测站的实际测量数据，分析模型预测结果与实际数据的一致性，调整进行模型参数并进行预测，生成辐射剂量预测数据。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (7)

1.一种提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于自动监测站采集数据，实时记录伽玛辐射剂量率数据和时间信息，采集监测站周围的环境信息和气象信息，生成辐射数据采集记录；

基于所述辐射数据采集记录，分析多种环境因素对辐射剂量数据的影响，识别影响数据准确度的关键环境因素，得到关键因素识别结果；

根据所述关键因素识别结果，评估多种环境因素，包括大气压强和湿度对伽玛辐射测量数据的影响，调整数据处理参数减少环境与气象参数的影响，生成处理参数调整结果；

根据所述关键因素识别结果，评估多种环境因素，包括大气压强和湿度对伽玛辐射测量数据的影响，调整数据处理参数减少环境与气象参数的影响，生成处理参数调整结果的步骤具体为：

基于所述关键因素识别结果，分析多种环境因素对辐射测量的影响，包括温度、湿度、大气压强，通过实时监控环境数据调整测量参数，生成环境影响评估信息；

基于所述环境影响评估信息，调整数据采集的灵敏度、滤波阈值、噪声抑制级别，优化数据质量并减少因环境变化导致的噪声干扰，生成参数优化记录；

整合所述参数优化记录，评估辐射监测数据的变化，对监测数据进行趋势分析和异常检测，调整数据处理流程优化数据的准确性，生成处理参数调整结果；

基于所述处理参数调整结果，结合监测站位置信息，评估多个监测位置对监测效果的影响，调整监测站部署位置，得到监测站位置调整结果；

结合所述监测站位置调整结果，分析伽玛辐射数据特征，评估辐射数据的变化趋势，构建辐射剂量预测模型，得到剂量数据预测模型；

结合所述监测站位置调整结果，分析伽玛辐射数据特征，评估辐射数据的变化趋势，建立辐射剂量预测模型，得到剂量数据预测模型的步骤具体为：

基于所述监测站位置调整结果，利用当前位置的自动监测站采集辐射数据，分析数据特征，包括峰谷值、平均值、中位数，生成数据特征摘要；

使用所述数据特征摘要，计算辐射数据特征的变化率和模式，评估伽玛辐射剂量数据的变化趋势和随机波动特征，生成变化趋势评估信息；

基于所述变化趋势评估信息，构建辐射剂量预测模型，预测多个时间和位置的辐射剂量数据，生成剂量数据预测模型；

基于所述剂量数据预测模型，结合多个站点的实际测量数据，评估与预测数据的一致性，调整预测模型参数优化预测准确度，生成辐射剂量预测数据。

2.根据权利要求1所述的提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法，其特征在于，所述辐射数据采集记录包括辐射剂量率数值、数据采集时间信息、关联环境气象信息，所述关键因素识别结果包括影响因素识别信息，影响程度分析结果，影响因素的变化特征和模式信息，所述处理参数调整结果包括数据滤波阈值、异常数据处理规则、环境气象影响抑制参数，所述监测站位置调整结果包括监测站地理坐标数据、监测范围信息、覆盖区域信息，所述剂量数据预测模型包括算法类型信息、模型输入变量数据、模型评估指标，所述辐射剂量预测数据包括时间序列预测数据、预测值准确度分析结果、模型参数配置调整结果。

3.根据权利要求1所述的提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法，其特征在于，基于自动监测站采集数据，实时记录伽玛辐射剂量率数据和时间信息，采集监测站周围的环境信息和气象信息，生成辐射数据采集记录的步骤具体为：

基于自动监测站采集数据，分析并记录伽玛辐射剂量率数据和关联时间信息，生成时间数据记录；

基于所述时间数据记录，实时采集并记录监测站周边的气象信息和环境信息，包括温度、湿度、风速、大气压，生成环境气象信息；

基于所述环境气象信息，结合辐射测量数据的时间信息，调整时间戳格式并对数据进行同步，生成辐射数据采集记录。

4.根据权利要求1所述的提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法，其特征在于，基于所述辐射数据采集记录，分析多种环境因素对辐射剂量数据的影响，识别影响数据准确度的关键环境因素，得到关键因素识别结果的步骤具体为：

根据所述辐射数据采集记录，识别并记录数据中的多种环境因素数据，包括温度、湿度和气压，生成环境变量记录数据；

基于所述环境变量记录数据，分析多种环境因素对伽玛辐射剂量测量数据的相关性，评估目标因素对测量准确度的影响，生成环境因素分析记录；

根据所述环境因素分析记录，结合环境数据信息，分析并记录多种环境因素的变化模式和特征，生成关键因素识别结果。

5.根据权利要求1所述的提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法，其特征在于，基于所述处理参数调整结果，结合监测站位置信息，评估多个监测位置对监测效果的影响，调整监测站部署位置，得到监测站位置调整结果的步骤具体为：

基于所述处理参数调整结果，通过分析监测站数据的一致性和偏差，评估多个监测站数据的准确度和可靠性，记录监测站的位置信息，得到监测效果评估信息；

基于所述监测效果评估信息，考虑地形、人口密集区及工业活动分布，评估多个位置对监测数据的影响，通过模拟调整站点布局，生成站点布局分析结果；

根据所述站点布局分析结果，结合环境影响对采集效率和准确性的影响，调整监测站的实际部署位置，生成监测站位置调整结果。

6.根据权利要求1所述的提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法，其特征在于，基于所述剂量数据预测模型，结合多个站点的实际测量数据，评估与预测数据的一致性，调整预测模型参数优化预测准确度，生成辐射剂量预测数据的步骤具体为：

使用所述剂量数据预测模型，结合多个监测站收集的辐射数据，对模型输出结果和实际数据的一致性进行评估，生成预测值评估结果；

根据所述预测值评估结果，通过迭代训练调整模型参数，包括环境参数权重、噪声处理阈值，优化模型的适应性预测能力，生成模型参数调整结果；

应用所述模型参数调整结果，输入环境变量参数，对多个位置的辐射剂量进行预测，生成辐射剂量预测数据。

7.一种提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测系统，根据权利要求1-6任一项所述的提高伽玛剂量率预测准确度的核辐射监测方法进行执行，其特征在于，所述系统包括：

站点数据采集模块基于自动监测站采集数据，收集伽玛辐射剂量率数据及时间信息，同步记录周边环境和气象信息，生成辐射数据采集记录；

环境因素评估模块基于所述辐射数据采集记录，识别并分析影响采集设备准确度的关键环境因素，评估多种环境因素对辐射剂量数据的影响，生成处理参数调整结果；

站点布局调整模块基于所述处理参数调整结果，评估并调整监测站的部署位置，优化监测点布局提高监测效率和覆盖率，生成监测站位置调整结果；

辐射剂量评估模块基于所述监测站位置调整结果，分析伽玛辐射数据特征，包括变化趋势和周期性波动，构建辐射剂量预测模型，生成剂量数据预测模型；

模型参数优化模块基于所述剂量数据预测模型，结合多个监测站的实际测量数据，分析模型预测结果与实际数据的一致性，调整进行模型参数并进行预测，生成辐射剂量预测数据。