简介：摘要：由于国家能源利用模式的转变，核能源利用已成为我国新兴能源发展的重要组成部分，它分布在我国多个地区，但同时也具有很大的安全问题。为了保护人们的生命财产安全和维护国家能源利用的正常运行，本研究致力于研究对核泄漏事故放射性物质的监测及提出一些应急防护管理措施，采用最新无线传感器技术实现对核电站周围环境核泄漏放射性物质的检测，通过国内外核事故应急管理措施的模式分类比较，构建我国核事故应急管理防护体制。实验结果表明采用基于遗传算法的径向基函数（RBF，Radial Basis Function）神经网络模型预测的核泄漏放射性物质浓度和实际的核放射性浓度基本一致，个别存在误差如样本值为20左右时，核放射性物质浓度分别为3200Bq/m3左右、3700 Bq/m3左右，但基于遗传算法的RBF神经网络相较传统模型的误差要小。根据研究结果得出基于遗传算法的RBF神经网络模型预测的核泄漏放射性物质浓度比较精准且误差小，相关环保部门可根据监测出的核污染分布对群众进行转移，制定应急防护管理措施。
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