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支持向量机算法在三维堆芯弹棒事故中的应用

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基于三维堆芯的中子动力学模型和热工水力模型，使用堆芯三维仿真程序模拟堆芯弹棒事故，得到三组不同工况下反应堆堆芯功率的变化数据，并把这些数据分为训练和验证支持向量机算法(Support Vector Regression，SVR)的训练集和验证集，来预测弹棒瞬态事故时堆芯功率的动态变化，而且和其他两种预测方法做了比较。预测结果表明，支持向量机算法在预测性能指标上优于其他两种算法，计算速度更快，预测精度更高。除此之外，和传统的预测方法相比，支持向量机算法无需人为假设模型和先验知识，完全从数据内部关系出发，所得结果更加可靠，可用三维堆芯的其他瞬态事故分析中。

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来源
《中国核学会2011年年会》|2011年|579-583|共5页
会议地点贵阳
作者
蒋波涛; 赵福宇;
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作者单位

中国核学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
三维堆芯; 支持向量机; 弹棒事故; 中子动力学模型; 热工水力模型;

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