基于分層神經(jīng)網(wǎng)絡的壓水堆堆芯換料關鍵參數(shù)的預測方法研究

摘要： 壓水堆堆芯換料方案的選擇直接關系到核電廠運行的安全性和經(jīng)濟性，是一項費時費力的工作。為高效準確地選取可行的堆芯換料方案，本文提出了分層神經(jīng)網(wǎng)絡模型來預測堆芯換料方案的關鍵參數(shù)：循環(huán)長度和最大焓升因子。本方法設計了雙層隱藏層網(wǎng)絡結構，通過選取合適的權重初始化方法、激活函數(shù)、自適應學習率和優(yōu)化器等，學習大量的工程換料數(shù)據(jù)獲取堆芯關鍵參數(shù)預測模型。本文所提方法分開學習關鍵參數(shù)特征，避... （共8頁）