【摘 要】
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反应堆控制对象具有非线性和多变量耦合的特点,为了优化控制效果,首要任务是建立较为精确的对象模型。神经网络作为近几年较为前沿的智能算法,对非线性系统的辨识展现了明显
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反应堆控制对象具有非线性和多变量耦合的特点,为了优化控制效果,首要任务是建立较为精确的对象模型。神经网络作为近几年较为前沿的智能算法,对非线性系统的辨识展现了明显的优越性。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,文章基于高功率区小范围变负荷的反应堆运行数据,采用BP神经网络进行数据的训练,对训练好的网络进行测试,仿真结果验证了辨识的有效性。
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