基于BP神经网络的核事故多核素源项反演方法

发布时间：2017-08-30 14:20

  本文关键词：基于BP神经网络的核事故多核素源项反演方法

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【摘要】：核事故发生后,为快速评估事故严重程度,需要对源项释放率进行估算。本文选取I-131,Cs-137,Xe-133和Kr-85四种核素的释放率为目标信号,利用Matlab建立基于BP神经网络的核事故四核素源项反演模型。计算结果表明,在单隐层节点数为5~60范围内,训练均方差随节点数增加先减小后增大,在节点数为25时达到最小值41.1%。学习速率在0.01~0.2范围内时,增大学习率可减小训练均方差与各核素相对误差。对单隐层节点数为25,学习速率为0.2的训练结果进行测试,4种核素的源项估计相对误差分别为56.7%,49.1%,92.4%和92.0%。
【作者单位】： 南京航空航天大学材料科学与技术学院;江苏省高校放射医学协同创新中心;
【关键词】： 核事故 源项反演 BP神经网络 多核素 非线性 事故后果评价
【基金】：国防基础科研基金资助项目 江苏高校优势学科建设工程资助项目
【分类号】：TL73;TP183
【正文快照】： 引用格式:赵丹,凌永生,侯闻宇,等.基于BP神经网络的核事故多核素源项反演方法[J].南京航空航天大学学报,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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