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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：一种基于仿真与测量数据间含物理约束迁移学习的核电厂运行参数预测方法，在离线阶段通过仿真工况数据联合训练GRU预训练模型后，对其进行超参数优化和微调；在在线阶段，采用微调后的模型对核电厂运行参数进行实时预测。本发明采用预训练‑微调的方式，辅以多组仿真工况数据作为已有稀少测量数据的扩充，实现核电数据的精确判断。
主权项：1.一种基于仿真与测量数据间含物理约束迁移学习的核电厂运行参数预测方法，其特征在于，在离线阶段通过仿真工况数据联合训练GRU预训练模型后，对其进行超参数优化和微调；在在线阶段，采用微调后的模型对核电厂运行参数进行实时预测；所述的仿真工况数据，通过以下方式得到：按照待预测工况的运行规程，使用核反应堆热工水力仿真程序进行模拟，获得仿真数据；所述的GRU预训练模型包括：输入层、若干GRU层和全连接层，其中：每一层GRU层根据前一层GRU层或输入层的数据，进行GRU门控单元的计算，并将计算结果输出给后一层GRU层或全连接层；全连接层接收最后一层GRU层的数据，进行线性变化后输出预测数据信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于仿真测量数据间含约束迁移的核电厂参数预测方法
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