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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：一种核反应堆干涸后传热系数预测方法，在离线阶段采集并对原始数据进行相关性分析，筛选出与核反应堆干涸后传热系数相关性强的参数以减少计算量提高计算效率，构造并对CTGAN网络进行训练后，采用CTGAN网络的生成数据与原始数据混合后训练BP神经网络，在在线阶段采用训练后的BP网络用于预测核反应堆干涸后传热系数。本发明使用条件表格生成对抗神经网络CTGAN针对有限的实验数据进行扩充，结合BP神经网络对核电厂PDO传热预测，提高计算效率以及预测准确度。
主权项：1.一种核反应堆干涸后传热系数预测方法，其特征在于，在离线阶段采集并对原始数据进行相关性分析，筛选出与核反应堆干涸后传热系数相关性强的参数，以减少计算量并提高计算效率，构造并对CTGAN网络进行训练后，将CTGAN网络的生成数据与原始数据混合，采用混合的数据训练BP神经网络，在在线阶段，采用训练后的BP网络用于预测核反应堆干涸后传热系数；所述的原始数据包括：韦伯数WEG0、雷诺数RETP、弗劳德数FRL0、普朗特数PRW0、ETAGW即ETALG即HCNDLG即RHOLG即CPLG即HCNDGW即平衡质量SQH0、沸腾数BO以及CPGW即所述的CTGAN网络包括：生成器和判别器，其中：生成器根据随机噪声和来自原始数据的条件向量得到生成数据，判别器根据生成数据和原始数据进行真伪判别；CTGAN将条件生成器集成到GAN中：条件向量即引入变量cond为指定条件的方式；生成器损失即在训练期间，条件生成器生成任意独热离散向量集合；采样训练即在训练CTGAN时适当的采样cond向量和训练数据帮助模型均匀地探索列中所以等可能的值。
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百度查询： 上海交通大学 核反应堆干涸后传热系数预测方法
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