BP神经网络在AP1000核电站事故诊断应用中的初步研究

• 作者: 张勤 张立国 曲静原 童节娟 赵云飞
• 来源期刊: 原子能科学技术
• 关键词: 核应急 BP神经网络 事故诊断 AP1000核电站
• 年，卷（期）: 2014,（Z1）
• 所属期刊栏目: 反应堆工程
• 页码范围: 480-484
• 页数: 5页
• 分类号: TL364
• 语种: 中文
• DOI: 10.7538/yzk.2014.48.S0.0480

摘要

核电站发生事故时,快速准确诊断出事故类型对于应急中采取相应的安全防护措施至关重要.本文采用BP神经网络对AP1000核电站的部分事故进行事故诊断,以部分事故分析结果为训练数据训练网络,以其他分析结果为测试数据,验证网络诊断事故类型时的准确性.结果表明,BP神经网络能正确诊断所分析的事故序列.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲静原	清华大学核能与新能源技术研究院	46	289	9.0	14.0
2	童节娟	清华大学核能与新能源技术研究院	50	356	10.0	15.0
3	张立国	清华大学核能与新能源技术研究院	21	49	5.0	5.0
4	张勤	清华大学核能与新能源技术研究院	16	77	6.0	8.0
5	赵云飞	清华大学核能与新能源技术研究院	6	61	3.0	6.0