基于v-支持向量机的事故工况下反应堆功率预测

来源 :核动力工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：a753159456

【摘要】

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针对事故工况下堆芯功率变化的特点和神经网络(ANNs)易陷极小值、收敛速度慢等问题,提出一种基于v-支持向量同归机(v-SVR)的事故工况下堆芯功率预测方法.该方法运用k重交叉验

【作者】

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蒋波涛黄新波 Hines J.Wesley 赵福宇

【机构】

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西安工程大学电子信息学院,西安,710048;田纳西大学核工系,田纳西诺克斯维尔,37996;西安交通大学核科学与技术学院,西安,710049

【出处】

：

核动力工程

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

支持向量机弹棒事故落棒事故

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针对事故工况下堆芯功率变化的特点和神经网络(ANNs)易陷极小值、收敛速度慢等问题,提出一种基于v-支持向量同归机(v-SVR)的事故工况下堆芯功率预测方法.该方法运用k重交叉验证(k-CV)完成对v-SVR参数的优化,然后在此基础上设计2种不同的v-SVR预测器并将其用于弹棒事故(REA)和落棒事故(RDA)工况下的堆芯功率预测.研究表明,与ANNs相比,该方法具有更高的预测精度和更短的响应时间.

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