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龙图腾网恭喜华北电力大学申请的专利核反应堆安全壳关键参数快速预测系统及模型的构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114139457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111471177.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权核反应堆安全壳关键参数快速预测系统及模型的构建方法是由郭张鹏;冯千懿;甘宇;赵后剑;牛风雷设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本核反应堆安全壳关键参数快速预测系统及模型的构建方法在说明书摘要公布了：用于核反应堆安全壳关键参数快速预测系统及模型的构建方法，用于非能动安全壳冷却系统的事故预测，所述方法包括以下步骤：初始化安全壳参数，构建数据集；构建LSTM快速预测模型，LSTM快速预测模型包括单参量模型和多参量协同模型，利用单参量模型和多参量协同模型进行预测安全参数瞬态；利用数据集对模型进行训练得到最优LSTM快速预测模型；输入安全壳参数到最优LSTM快速预测模型对安全壳安全性能进行预测。所述系统中包括输入参数获取模块、数据处理模块、预测模块、预测结果检验模块。本发明成果可为核反应堆安全壳关键安全参数的敏感性、不确定性分析、系统设计优化提供快速预测智能分析模型。

本发明授权核反应堆安全壳关键参数快速预测系统及模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种核反应堆安全壳关键参数快速预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:初始化安全壳参数，构建数据集，对所述数据集进行归一化、分割、划分处理；S2:构建LSTM快速预测模型，所述LSTM快速预测模型包括单参量模型和多参量协同模型，利用所述单参量模型和所述多参量协同模型预测安全参数瞬态；所述单参量模型:第一LSTM循环计算层-Dropout层-第二LSTM循环计算层-Dropout层-全连接层；所述多参量协同模型:第三LSTM循环计算层-Dropout层-全连接层；所述第一LSTM循环计算层设定含80个记忆节点、所述第二LSTM循环计算层设定含100个记忆节点、所述第三LSTM循环计算层设定含128个记忆节点；利用所述数据集对所述LSTM快速预测模型进行训练得到最优LSTM快速预测模型；S3:输入所述安全壳参数到所述最优LSTM快速预测模型对安全壳安全性能进行预测。

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