【摘 要】
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为减轻核事故对公众的危害,提高事故后果评价和决策的可靠性,利用Matlab建立基于BP神经网络的单核素碘-131源项反演的神经网络模型。采用国际辐射评价系统(InterRAS)产生的5
【机 构】
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南京航空航天大学材料科学与技术学院,
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为减轻核事故对公众的危害,提高事故后果评价和决策的可靠性,利用Matlab建立基于BP神经网络的单核素碘-131源项反演的神经网络模型。采用国际辐射评价系统(InterRAS)产生的5 300组数据对模型进行训练。用200组测试数据对模型进行验证。训练好的网络计算输出时间较短,输出源项与实际源项符合较好,平均相对误差低于2.3%。结果表明:神经网络隐含层数及隐含层节点数对模型训练效果有较大影响,当使用双隐含层且2个隐含层的节点数分别为30和20时,网络模型训练能快速收敛,训练相对误差低于4%。
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