基于RBF神经网络的NPP运行状态趋势预测

• 作者: 宋梅村 张黎明 蔡琦
• 来源期刊: 原子能科学技术
• 关键词: 核动力装置 运行状态 RBF神经网络 趋势预测
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 反应堆工程
• 页码范围: 2103-2107
• 页数: 5页
• 分类号: TL413
• 语种: 中文
• DOI: 10.7538/yzk.2013.47.11.2103

摘要

针对当前核动力装置事故判断采用传统阈值报警方法难以实现早期预警这一问题，提出根据状态参数的变化趋势、利用RB F神经网络良好的局部特性对核动力装置运行状态趋势进行预测的方法。对正常瞬变和小破口失水事故下运行状态趋势进行了预测，结果表明，RB F神经网络能很好地预测状态的变化，与实测值拟合较好，能实现事故的早期预警。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡琦	海军工程大学核能科学与工程系	157	628	11.0	14.0
2	宋梅村	海军工程大学核能科学与工程系	8	64	5.0	8.0
3	张黎明	海军工程大学核能科学与工程系	10	47	4.0	6.0