運(yùn)用BP（back propagation）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,通過實(shí)現(xiàn)堆芯裝載方式建模、自適應(yīng)選擇網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)、調(diào)整學(xué)習(xí)率和隨機(jī)梯度下降搜索,快速準(zhǔn)確地預(yù)測了秦山二期壓水堆堆芯燃料換料3個(gè)關(guān)鍵參數(shù):有效增殖因數(shù)、組件功率峰因子、棒功率峰因子,解決了傳統(tǒng)方法需消耗大量算力、時(shí)間才能計(jì)算的問題。數(shù)值實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),對于超出訓(xùn)練數(shù)據(jù)以外的情形,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的最大相對誤差仍不超過2%,表明網(wǎng)絡(luò)模型的可靠性和魯棒性能較好,且可毫無困難地推廣至其他參數(shù)預(yù)測,對人工智能算法在核工業(yè)領(lǐng)域的進(jìn)一步應(yīng)用做出了重要的探索。 

【文章來源】：原子能科學(xué)技術(shù). 2020,54(01)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

堆芯燃耗組件排布示意圖

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程圖

隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化至關(guān)重要,隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)會(huì)直接影響網(wǎng)絡(luò)的性能。一個(gè)基本原則是,應(yīng)選擇合理的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù),使網(wǎng)絡(luò)的整體自由度與數(shù)據(jù)樣本數(shù)相當(dāng)。選用AdamOptimizer,迭代8 000次,測試神經(jīng)元數(shù)在70～400范圍內(nèi)的誤差變化。每間隔10個(gè)神經(jīng)元統(tǒng)計(jì)1次測試集30組數(shù)據(jù)樣本的平均相對誤差與最大相對誤差,如圖4所示。從圖4可得,神經(jīng)元數(shù)在[300,350]范圍內(nèi)有較好的預(yù)測精度,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)盡量緊湊的原則,選取神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)為300。

【參考文獻(xiàn)】：
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