基于灰色-神经网络的核动力设备运行趋势预测

• 作者: 刘永阔 李梦堃 谢飞
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 核电设备 灰色系统 趋势预测 GM(1,1) BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 10-13,68
• 页数: 5页
• 分类号: TL36
• 字数: 2557字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-671X.201308012

摘要

根据核电设备运行参数的历史数据，利用灰色系统GM（1，1）预测模型建立动态微分方程，并预测其发展趋势。如果原始数据序列呈线性变化且还原值序列的相对误差平方和较大，则用BP神经网络对GM（1，1）的预测结果进行修正，以提高预测精度。文中以二回路辐射剂量率的预测为例，对该方法进行了仿真实验验证。验证结果表明，用BP 神经网络对GM（1，1）的预测结果进行修正相比较GM（1，1）预测模型，预测精度得到了显著提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘永阔	哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点学科实验室	53	334	9.0	15.0
2	谢飞	哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点学科实验室	5	41	4.0	5.0
3	李梦堃	哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点学科实验室	3	12	2.0	3.0