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利用人工神经网络理论对均匀加热垂直上升圆管内的临界热流密度（ＣＨＦ）进行预测和参数趋势分析。本研究采用局部条件假设，并选用Ｃｒｏｅｎｅｖｌｄ的ＣＨＦ查询表数据为本文神经网络训练的样本，采用训练成功的网络预测ＣＨＦ值可以得到比常规方法更好的效果，其均方差为１４．９％。
神经网络在CHF预测中的应用
【摘 要】
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利用人工神经网络理论对均匀加热垂直上升圆管内的临界热流密度（ＣＨＦ）进行预测和参数趋势分析。本研究采用局部条件假设，并选用Ｃｒｏｅｎｅｖｌｄ的ＣＨＦ查询表数据为本文神经网络训练的样本，采用训练成功的
【机 构】
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西安交通大学,中国核动力研究设计院
【出 处】
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核动力工程
【发表日期】
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1999年2期
【基金项目】
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空泡物理与自然循环重点实验室基金
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