【摘 要】
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目的构建并研究瓦里安NovalisTx直线加速器MLC系统故障预测BP神经网络模型。方法取加速器临床使用18个月MLC系统故障统计数据为研究对象，以加速器使用总时间、月治疗患者数量、日均开机工作时间、RapidArc计划数量及加速器保养后时间间隔为输入故障因素，以故障频次预测为输出结果，采用R语言AMORE包构建MLC系统故障预测BP神经网络模型并对其进行仿真验证。结果模型采用3层网络实现输入输出
【机 构】
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目的构建并研究瓦里安NovalisTx直线加速器MLC系统故障预测BP神经网络模型。
方法取加速器临床使用18个月MLC系统故障统计数据为研究对象，以加速器使用总时间、月治疗患者数量、日均开机工作时间、RapidArc计划数量及加速器保养后时间间隔为输入故障因素，以故障频次预测为输出结果，采用R语言AMORE包构建MLC系统故障预测BP神经网络模型并对其进行仿真验证。
结果模型采用3层网络实现输入输出转换，其输入层5个节点、隐层13个节点、输出层1个节点；输入层至隐层、隐层至输出层分别选用tansig、purelin传递函数；模型设定最大训练学习次数150次，实际使用111次，设定误差3%，实际误差2.7%，表明其收敛较好。该模型对18个月临床故障数据仿真验证结果表明预测数据与实际数据较为接近。
结论基于R语言BP神经网络故障预测模型实现了MLC系统故障因素与故障频次间映射关系描述，可为设备故障规律了解和备件库存管理提供参考。
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