本文關鍵詞：基于BP神經網(wǎng)絡的核事故多核素源項反演方法

  更多相關文章： 核事故 源項反演 BP神經網(wǎng)絡 多核素 非線性 事故后果評價

【摘要】：核事故發(fā)生后,為快速評估事故嚴重程度,需要對源項釋放率進行估算。本文選取I-131,Cs-137,Xe-133和Kr-85四種核素的釋放率為目標信號,利用Matlab建立基于BP神經網(wǎng)絡的核事故四核素源項反演模型。計算結果表明,在單隱層節(jié)點數(shù)為5~60范圍內,訓練均方差隨節(jié)點數(shù)增加先減小后增大,在節(jié)點數(shù)為25時達到最小值41.1%。學習速率在0.01~0.2范圍內時,增大學習率可減小訓練均方差與各核素相對誤差。對單隱層節(jié)點數(shù)為25,學習速率為0.2的訓練結果進行測試,4種核素的源項估計相對誤差分別為56.7%,49.1%,92.4%和92.0%。
【作者單位】： 南京航空航天大學材料科學與技術學院;江蘇省高校放射醫(yī)學協(xié)同創(chuàng)新中心;
【關鍵詞】： 核事故 源項反演 BP神經網(wǎng)絡 多核素 非線性 事故后果評價
【基金】：國防基礎科研基金資助項目 江蘇高校優(yōu)勢學科建設工程資助項目
【分類號】：TL73;TP183
【正文快照】： 引用格式:趙丹,凌永生,侯聞宇,等.基于BP神經網(wǎng)絡的核事故多核素源項反演方法[J].南京航空航天大學學報,2016,48(1):130-135.Zhao Dan,Ling Yongsheng,Hou Wenyu,et al.Multi-nuclide source term inversion based on BP neuralnetwork during nuclear accident[J].Journal of

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