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[期刊论文] 作者：佘兢克,王佳妮,杨溯源,薛时雨,
来源：仪器仪表用户 年份：2021
本文使用基于深度学习方法的长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型来预测核电站蒸汽发生器的液面工况,以有效地解决蒸汽发生器液面控制过程中的参数预测问题。该模型在SIMULINK环境下,实现并且构建了一个使用传统PID控制器的实时工况验证平台,对其进行......
[期刊论文] 作者：佘兢克,施天姿,唐钰淇,张一凡,
来源：仪器仪表用户 年份：2021
使用基于深度学习的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和卷积长短期记忆(Con-volutional Long-Short Term Memory,ConvLSTM)模型进行核电站失水事故(Loss of Coolant Accident,LOCA)的预警及仿真综合模型的构建.利用CNN的特征提取能力有效识别不......
[期刊论文] 作者：佘兢克, 薛时雨, 孙培伟, 曹桦松,,
来源：仪器仪表用户 年份：2019
一种基于深度学习方法的长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型被用来预测核电站异常工况,以有效解决核电安全系统中工况参数预测的问题。该模型利用LSTM对于长时间序...
[期刊论文] 作者：佘兢克, 李伟旗, 马毅非, 张一凡, 刘亮,
来源：仪器仪表用户 年份：2023
为了优化传统核电站稳压器控制，本文将深度学习方法引入PID控制器。将长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）模型使用传统PID控制仿真数据训练后，为PID控制器提供工况预测数据，弥补因为传感器信号传输以及PID控制器计算带来的反馈延迟，从而使得PID控制器能够依据更......
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