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基于自适应BP神经网络的压水堆堆芯换料关键参数的预测方法
被引量:
12
1
作者
王端
王威策
+1 位作者
潘翠杰
王东东
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期112-118,共7页
运用BP(back propagation)人工神经网络的方法,通过实现堆芯装载方式建模、自适应选择网络节点数、调整学习率和随机梯度下降搜索,快速准确地预测了秦山二期压水堆堆芯燃料换料3个关键参数:有效增殖因数、组件功率峰因子、棒功率峰因子...
运用BP(back propagation)人工神经网络的方法,通过实现堆芯装载方式建模、自适应选择网络节点数、调整学习率和随机梯度下降搜索,快速准确地预测了秦山二期压水堆堆芯燃料换料3个关键参数:有效增殖因数、组件功率峰因子、棒功率峰因子,解决了传统方法需消耗大量算力、时间才能计算的问题。数值实验发现,对于超出训练数据以外的情形,BP神经网络方法的最大相对误差仍不超过2%,表明网络模型的可靠性和鲁棒性能较好,且可毫无困难地推广至其他参数预测,对人工智能算法在核工业领域的进一步应用做出了重要的探索。
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关键词
人工智能
BP神经网络
自适应方法
堆芯
参数
预测
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职称材料
题名
基于自适应BP神经网络的压水堆堆芯换料关键参数的预测方法
被引量:
12
1
作者
王端
王威策
潘翠杰
王东东
机构
核工业研究生部
核工业西南物理研究院
中国原子能科学研究院
出处
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期112-118,共7页
文摘
运用BP(back propagation)人工神经网络的方法,通过实现堆芯装载方式建模、自适应选择网络节点数、调整学习率和随机梯度下降搜索,快速准确地预测了秦山二期压水堆堆芯燃料换料3个关键参数:有效增殖因数、组件功率峰因子、棒功率峰因子,解决了传统方法需消耗大量算力、时间才能计算的问题。数值实验发现,对于超出训练数据以外的情形,BP神经网络方法的最大相对误差仍不超过2%,表明网络模型的可靠性和鲁棒性能较好,且可毫无困难地推广至其他参数预测,对人工智能算法在核工业领域的进一步应用做出了重要的探索。
关键词
人工智能
BP神经网络
自适应方法
堆芯
参数
预测
Keywords
artificial intelligence
BP neural network
adaptive method
prediction of reactor core parameter
分类号
TL36 [核科学技术—核技术及应用]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应BP神经网络的压水堆堆芯换料关键参数的预测方法
王端
王威策
潘翠杰
王东东
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
12
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