研究论文-基于灰色-神经网络的核动力设备运行趋势预测.pdf

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文件名称：研究论文-基于灰色-神经网络的核动力设备运行趋势预测.pdf
文件大小：416KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-27 10:51:54
自动化技术 根据核电设备运行参数的历史数据，利用灰色系统GM（1，1）预测模型建立动态微分方程，并预测其发展趋势。如果原始数据序列呈线性变化且还原值序列的相对误差平方和较大，则用BP神经网络对GM（1，1）的预测结果进行修正，以提高预测精度。文中以二回路辐射剂量率的预测为例，对该方法进行了仿真实验验证。验证结果表明，用BP神经网络对GM（1，1）的预测结果进行修正相比较GM（1，1）预测模型，预测精度得到了显著提高。