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《中国安全科学学报》 2014年08期
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基于BP神经网络的核事故源项反演方法研究

凌永生  侯闻宇  贾文宝  单卿  黑大千  何燕泉  
【摘要】:为减轻核事故对公众的危害,提高事故后果评价和决策的可靠性,利用Matlab建立基于BP神经网络的单核素碘-131源项反演的神经网络模型。采用国际辐射评价系统(InterRAS)产生的5 300组数据对模型进行训练。用200组测试数据对模型进行验证。训练好的网络计算输出时间较短,输出源项与实际源项符合较好,平均相对误差低于2.3%。结果表明:神经网络隐含层数及隐含层节点数对模型训练效果有较大影响,当使用双隐含层且2个隐含层的节点数分别为30和20时,网络模型训练能快速收敛,训练相对误差低于4%。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前4条
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【相似文献】
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