一种基于自适应学习的水体β放射性监测方法及装置

本申请公开了一种基于自适应学习的水体β放射性监测方法及装置，涉及核辐射监测领域。该方法包括：将获取到的环境参数数据和当前时间数据输入至预先训练好的时间序列预测模型，得到预测本底计数率，并根据预测本底计数率对原始脉冲计数进行补偿，得到净β放射性信号；将环境参数数据、净β放射性信号和能谱数据输入至预先训练好的异常检测模型，得到异常监测结果，异常监测结果包括异常分数和异常级别；将环境参数数据、净β放射性信和异常监测结果输入至预先训练的策略决策模型得到控制指令，并基于控制指令对水体β放射性监测系统进行调整。本申请能通过自适应学习调整至最佳工作状态，保证在不同应用场景下所得到的监测结果的可靠性。