[发明专利]基于bagging集成神经网络的压水堆堆芯参数预测模型设计方法在审
| 申请号： | 202011048064.0 | 申请日： | 2020-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN112307670A | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 王东东;王端;韦子豪;杨红义;潘翠杰;王学松 | 申请（专利权）人： | 中国原子能科学研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/08;G06N20/20;G21C19/04 |
| 代理公司： | 北京天悦专利代理事务所(普通合伙) 11311 | 代理人： | 田明;任晓航 |
| 地址： | 102413 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于bagging集成神经网络的压水堆堆芯参数预测模型设计方法，包括数据处理、弱学习器设计、集成网络设计。其中，数据处理包括研究对象描述、原始数据模拟、子训练集数据抽样设计等；弱学习器设计包括BP网络隐藏层的节点数量、激活函数、优化器、学习率的确定，以及模型训练中训练批次、批次大小等超参数确定；集成网络设计包括确定训练样本、弱学习器数量、集成方法等。本发明能够降低样本的非均匀性，减小单个网络的训练难度，并且提高边界数据的预测精度，实现全区域压水堆堆芯参数的快速准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bagging 集成 神经网络 堆堆 参数 预测 模型 设计 方法 | ||
【主权项】：
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