GA-BP算法应用于核事故源项反演的研究

发布时间：2017-09-29 21:09

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【摘要】：为了更准确地估算核事故源项,提高核事故后果评价的准确性,将用遗传算法优化的BP神经网络算法应用于核事故源项反演,改善BP神经网络学习算法应用于核事故源项反演时易陷入局部极小的缺陷。应用Matlab软件编码实现用遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值,将这些优化值赋给网络,得到优化的BP神经网络,即GA-BP神经网络。用7 852组训练数据训练GA-BP神经网络,训练结束后,用500组测试数据评估两种算法的性能。经统计计算得到GA-BP神经网络的平均训练误差为7.98%,小于原始BP神经网络的10.25%;GA-BP的平均测试误差为9.78%,小于原始BP神经网络的10.21%。训练和测试结果表明,经遗传算法优化的BP神经网络误差明显小于原始BP神经网络算法,GA-BP神经网络算法能有效地避免原始BP神经网络容易陷入局部极小值的缺陷,且缩短了训练时间,提高了源项反演的准确度。
【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】： 安全学 遗传算法 神经网络算法 GA-BP 源项反演 核事故后果评价
【基金】：国防基础科研项目(B2520133007) 江苏高校优势学科建设工程项目
【分类号】：TL73
【正文快照】： 0引言2011年福岛核事故的阴霾笼罩了全世界,核安全问题再次成为世界关注的焦点。核电站发生严重事故时,为缓解事故后果,最大程度地减少对公众和环境的危害,必须在短时间内采取正确的应急防护行动。准确高效的核事故源项反演方法能够为核事故后果评价提供可参考性强的源项数据,

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1 雷明,李作清,陈志祥,吴雅,杨叔子;神经网络在预报控制中的应用[J];机床;1993年11期

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4 刘海玲,刘树深,尹情胜,夏之宁,易忠胜;线性神经网络及在多组分分析中的初步应用[J];计算机与应用化学;2000年Z1期

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8 胡敏艺,马荣骏;神经网络在冶金工业中的应用[J];湖南有色金属;2000年05期

9 倪建军,邵琳;利用神经网络进行观测数据的分析与处理[J];连云港化工高等专科学校学报;2000年04期

10 裴浩东,苏宏业,褚健;材料工程中基于神经网络的稳态优化策略[J];材料科学与工程;2001年02期

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1 徐春玉;;基于泛集的神经网络的混沌性[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年

2 周树德;王岩;孙增圻;孙富春;;量子神经网络[A];2003年中国智能自动化会议论文集（上册）[C];2003年

3 罗山;张琳;范文新;;基于神经网络和简单规划的识别融合算法[A];2009系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2009年

4 郭爱克;马尽文;丁康;;序言(二)[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

5 钟义信;;知识论:神经网络的新机遇——纪念中国神经网络10周年[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

6 许进;保铮;;神经网络与图论[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

7 金龙;朱诗武;赵成志;陈宁;;数值预报产品的神经网络释用预报应用[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

8 田金亭;;神经网络在中学生创造力评估中的应用[A];第十二届全国心理学学术大会论文摘要集[C];2009年

9 唐墨;王科俊;;自发展神经网络的混沌特性研究[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第七分册）[南京理工大学学报（增刊）][C];2009年

10 张广远;万强;曹海源;田方涛;;基于遗传算法优化神经网络的故障诊断方法研究[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年

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1 美国明尼苏达大学社会学博士 密西西比州立大学国家战略规划与分析研究中心资深助理研究员 陈心想;维护好创新的“神经网络硬件”[N];中国教师报;2014年

2 卢业忠;脑控电脑 惊世骇俗[N];计算机世界;2001年

3 葛一鸣 路边文;人工神经网络将大显身手[N];中国纺织报;2003年

4 中国科技大学计算机系　邢方亮;神经网络挑战人类大脑[N];计算机世界;2003年

5 记者 孙刚;“神经网络”：打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年

6 本报记者 刘霞;美用DNA制造出首个人造神经网络[N];科技日报;2011年

7 健康时报特约记者　 张献怀;干细胞移植：修复受损的神经网络[N];健康时报;2006年

8 刘力;我半导体神经网络技术及应用研究达国际先进水平[N];中国电子报;2001年

9 ;神经网络和模糊逻辑[N];世界金属导报;2002年

10 邹丽梅 陈耀群;江苏科大神经网络应用研究通过鉴定[N];中国船舶报;2006年

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1 杨旭华;神经网络及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2004年

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9 张韬;几类时滞神经网络稳定性分析[D];渤海大学;2015年

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