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题名GA-BP算法应用于核事故源项反演的研究
被引量：5
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作者
侯闻宇
凌永生
赵丹
单卿
黑大千
贾文宝
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机构
南京航空航天大学材料科学与技术学院江苏省高校放射医学协同创新中心
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出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期24-28,共5页
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基金
国防基础科研项目(B2520133007)
江苏高校优势学科建设工程项目
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文摘
为了更准确地估算核事故源项,提高核事故后果评价的准确性,将用遗传算法优化的BP神经网络算法应用于核事故源项反演,改善BP神经网络学习算法应用于核事故源项反演时易陷入局部极小的缺陷。应用Matlab软件编码实现用遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值,将这些优化值赋给网络,得到优化的BP神经网络,即GA-BP神经网络。用7 852组训练数据训练GA-BP神经网络,训练结束后,用500组测试数据评估两种算法的性能。经统计计算得到GA-BP神经网络的平均训练误差为7.98%,小于原始BP神经网络的10.25%;GA-BP的平均测试误差为9.78%,小于原始BP神经网络的10.21%。训练和测试结果表明,经遗传算法优化的BP神经网络误差明显小于原始BP神经网络算法,GA-BP神经网络算法能有效地避免原始BP神经网络容易陷入局部极小值的缺陷,且缩短了训练时间,提高了源项反演的准确度。
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关键词
安全学
遗传算法
神经网络算法
GA-BP
源项反演
核事故后果评价
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Keywords
safety science
genetic algorithm
neural network algorithm
GA - BP
source term inversion
evaluation of the consequences of nuclear accident
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分类号
X945
[环境科学与工程—安全科学]
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