【摘 要】
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为适应船用核动力装置变负荷运行工况时功率的调节,提出了一种基于运行数据统计学习的方法计算需求功率,并分别运用支持向量机和BP神经网络两种机器学习方法进行了数值试验。
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为适应船用核动力装置变负荷运行工况时功率的调节,提出了一种基于运行数据统计学习的方法计算需求功率,并分别运用支持向量机和BP神经网络两种机器学习方法进行了数值试验。结果表明,在负荷急剧变化过程中,基于数据统计学习的方法计算精度优于物理模型法,特别是基于支持向量机的方法,它可在短时间内经一遍训练即可得到符合精度的训练模型,且可保证其得到的极值解即为全局最优解。此外,该方法还可应对某些输入信号缺失的情况,提高了计算过程的稳定性、可靠性和容错控制能力。
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