蒸汽發(fā)生器是核電廠實現(xiàn)一回路和二回路能量交換的重要設備,在運行過程中由于惡劣的服役條件容易使蒸汽發(fā)生器部件出現(xiàn)各種缺陷而存在帶出放射性物質(zhì)的風險,因而蒸汽發(fā)生器的可靠性在眾多核電設備中占據(jù)極其重要的位置。但是由于核電行業(yè)的特殊性,蒸汽發(fā)生器部件的破壞是一種典型的小樣本可靠性問題,無法收集大量的數(shù)據(jù)進行可靠性分析和數(shù)據(jù)預測。因此,本文在研究灰色關(guān)聯(lián)分析方法和支持向量回歸（Support Vector Regression,SVR）方法的基礎上,提出了關(guān)聯(lián)支持向量回歸（Relational Support Vector Regression,r-SVR）,并將r-SVR用于核電蒸汽發(fā)生器部件失效的小樣本中進行預測。本文的主要工作如下:1.系統(tǒng)研究了小樣本可靠性分析中的灰色關(guān)聯(lián)分析的數(shù)據(jù)挖掘方法和SVR的數(shù)據(jù)預測方法�；疑P(guān)聯(lián)分析可以根據(jù)多指標因素和關(guān)鍵因素之間的關(guān)聯(lián)度,來改變數(shù)據(jù)權(quán)重,挖掘出隱藏的信息;SVR可以通過數(shù)據(jù)來訓練模型,并利用模型進行預測,但是其在小樣本情況下訓練得到的模型具有不穩(wěn)定性,且精度不高。2.提出了r-SVR,該方法結(jié)合了灰色關(guān)聯(lián)分析能夠計算因素之間關(guān)聯(lián)度、優(yōu)化數(shù)據(jù)權(quán)... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學浙江省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

立式蒸汽發(fā)生器外國學者在小樣本方面的研究起步非常早，但是關(guān)于樣本容量大小的定義直到現(xiàn)在還有爭議

浙江工業(yè)大學碩士學位論文（專業(yè)型）數(shù) 在發(fā)展初期只能解決線性問題，非線性回歸的性能不理想。為了能夠歸問題，采用核函數(shù)對其進行改進。核函數(shù)[51]采用一種特征映射的形射到一個高維特征空間（Hilbert 空間），把非線性問題轉(zhuǎn)化為高維特問題，這種特征映射是由核函數(shù)來實現(xiàn)的。核函數(shù)的作用不但能將線間變換為線性可分的（通常是高維的）特征空間，而且具有非常優(yōu)秀

第 1 章 緒論行疊加，最后形成一組新的數(shù)據(jù)樣本[62]。事實上將許多原始數(shù)據(jù)明顯的線性規(guī)律。舉一個簡單的例子，尋找 {(1,1), (2,2), (3,1), (4中 1-5 的原始數(shù)據(jù)曲線中可以看出，原始數(shù)列沒有明顯的規(guī)律，趨于隨機的一個狀態(tài)；但是經(jīng)過一次累加變換后得到的數(shù)據(jù)比較的關(guān)系，這個處理增強了數(shù)據(jù)間的聯(lián)系。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3132466