基于组合神经网络模型的快堆堆芯瞬态热工水力参数预测方法研究
对于反应堆热工水力参数的预测，现有的研究多使用单一神经网络的预测方法，但在噪声较大的情况下，单一神经网络不能很好地剔除噪声的影响。本文使用基于经验模态分解法（Empirical Mode Decomposition，EMD）与奇异谱分析法（Singular Spectrum Analysis，SSA）结合自适应径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network，RBF）的组合模型提高堆芯热工参数瞬态预测的精度。采用1/2中国实验快堆（China Experimental Fast Reactor，CEFR）为研究对象，使用快堆子通道程序SUBCHANFLO...
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| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Science Press
2025-05-01
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| Series: | He jishu |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.sciengine.com/doi/10.11889/j.0253-3219.2025.hjs.48.230421 |
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