正则化径向基函数神经网络在堆芯轴向功率分布重构中的应用

摘要

将正则化径向基函数神经网络(Regularized radial basis function neural network,RBF神经网络)应用于堆芯轴向功率分布重构,通过6节堆外中子探测器的读数值重构堆芯轴向功率分布.使用ACP-100模块式小堆的7740套功率分布以及对应的模拟堆外探测器读数对RBF神经网络重构方法进行了验证,结果表明RBF神经网络重构方法可以精确地重构出堆芯轴向功率分布,并且具有良好的鲁棒性,可以克服功率分布重构问题所固有的不适定性.