48、快速辐射屏蔽因子支持向量回归模型的构建与优化

快速辐射屏蔽因子支持向量回归模型的构建与优化

1. 数据点初始化

在模型构建的初始阶段，需要创建一组数据点。基于空间填充设计，并特别关注边界值，采用随机抽样与包含定义域边界值相结合的方式创建初始数据集，样本大小任意设定为 300。研究表明，模型的准确性与样本大小密切相关，样本越大，模型准确性越高，且在所有测试案例中，随机抽样均优于均匀抽样。

2. 输入向量定义

输入向量由多个特征（即定义物理问题的参数）组成，这些特征的选择极为依赖具体问题，其数量、相互依赖关系和冗余性会影响建模过程的速度和模型的最终准确性。在多层屏蔽因子计算问题中，考虑到几何设置、物理定义和模型部署的递归性，确定了以下参数作为问题输入向量：
- Z1 - 第一层屏蔽材料的原子序数
- Z2 - 第二层屏蔽材料的原子序数
- d1 - 第一层的厚度
- d2 - 第二层的厚度
- B1 - 第一层作为单一屏蔽时的屏蔽因子
- B2 - 第二层作为单一屏蔽时的屏蔽因子
- e - 入射γ射线能量
- sgz - 第一层和第二层原子序数之比：sgz = Z1/Z2
- sgd - 第一层和第二层厚度之比：sgd = d1/d2

为了说明输入向量定义的重要性，对 9 种不同的输入向量公式进行了敏感性分析，具体设置如下表所示：
| Setup | P1 | P2 | P3 | P4 | P5 | P6 | P7 | P8 | P9 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| St1 | Z1 | d1 | Z2 | d2 | e |