基于遗传算法和rbf神经网络的核电厂安全管理评价模型

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2、存在的风险进行评价，有助于核电厂安全管理人员及时发现风险，采取应对措施，对于降低核电厂安全管理风险，确保人民群众生命财产安全和社会环境安全都具有极其重要的现实意义。关键词遗传算法神经网络核电厂安全管理评价核电厂的安全管理评价是对核电厂的安全管理现状进行的评价分析。科学合理准确的评价可以对核电厂的日常安全管理提供指导，为科学的开展安全管理提升提供参考。利用遗传算法对RBF神经网络进行优化，保证了并行处理规模较大信息的能力，发挥了概括、联想、类比、推理等综合处理数据的能力。因此常被用来处理复杂问题，并做出科学的预测。建立基于遗传算法和R

3、BF神经网络的核电厂安全管理评价模型，既确保了对大规模数据的处理能力，又提升了安全管理评价的科学化水平，对于准确掌握核电厂安全管理现状，提升核电厂日常管理水平，有效保障企业员工的生命安全、国家财产安全和生态环境安全具有秉要意义。一、遗传算法和RBF神经网路原理遗传算法于1975年，巾美国的J.Holland教授提出。该随机化搜索方法借鉴了自然进化法则，即优胜劣汰、适者生存的遗传机制。该方法直接对结构对象进行操作；选用概率化的寻优方法，自动获取和指导优化的搜索范围。但该方法在实际应用中也存在部分局限性：因借鉴了优胜劣汰、适者生存的遗传

4、机制，所以如果出现优势个体（局部最优解）时，就造成了过早收敛现象，也就无法搜索产生全局最优解；其次在经过多次重组演化后，容易丢失上一代的的基因片段，即同样造成无法得到全局最优值；再次传统的遗传算法通过杂交变异的手段，确定搜索空间，导致相似模式的数据种群片据优势，同样无法产生全局最优解。RBF神经网络是一种前馈式神经网络，网络结构分为三部分：输入层、隐含层、输出层。它依据输入层少数的神经元（基础数据），利用隐含层（高效径向基函数），决定神经网络的输出层（预测数据）。隐含层（高效径向基函数），实际是通过利用高斯函数，执行固定的非线性操作

5、指令，即将输入层（基础数据）映射到一个新的空间，通过输出居节点线性加权组合，输出形成结果。输出函数为：为隐含层神经元的输出，为权值，二者的乘积累加和即为RBF神经网络的输出。输入层、隐含层相互连接，其中隐含层为一系列同一类型的径向基函数（高斯函数）［3］。KBF神经网络由高斯函数表示为：其中，Ci代表了基函数的中心，代表了函数的宽度参数。从上述公式中可以看出：高斯函数的径向范围与函数的宽度参数成反比。在实际计算中，函数宽度参数的确定一般采用自适应梯度下降法确定，而确定Ci、、W的取值也就确定了为隐含层神经元的输出。二、对RBF神经网

6、路原理的优化依据生物神经网络的机理建立基于RBF神经网络安全管理评价模型，通过在不同网络传递环节选取恰当的算法对模型进行优化改进，以此得到安全管理评价的优化模型。但是在应用过程中RBF神经网络关键函数基函数中心值、网络权值等难以得到最优解，因此选择遗传算法，利用其优势对祌经网络模型进行优化完善。（一）最优基函数中心值的确定应用遗传算法进行数据编码。将学习样本进行编号：1,2,3,……，N，进而从样本中随机选择M个数据为一组中心矢量作为种群中的一个个体进行编码。如下所示，以第i个染色体为例，神经网络的?m应度函数为期望输出和实际输出之

7、差的绝对值累加和的倒数：从上一代中任意选取两个母体进行交叉以此获得两个子个体，再将两个子个体以一定的概率进行变异，染色体其他位的编号值用1,2,3,，N，中任意值以一定的变异概率替换。将母体与子体进行比较从中选择优势个体即完成一次进化。以此方式循环迭代，直到个体达到给定最大代数或满足给定的精度，此时个体则为最优基函数中心值。(二)最优权值w的确定权值的优化是一个长期复杂的过程，实数编码值能够较好地反应现实情况，用一个数码代表一个染色体，一个染色体则代表一个X值;群体初始化，根据遗传算法的搜索范围将权值以分布随机确定(-0.8,0.4

8、,0.65,0.5)；选取适应度函数，将输出样本的平方作为适应度函数：根据遗传操作原理，采用染色体交叉变异，选择交叉的概率Pn、变异的概率Pm。Ull=(-0.8,0.4,0.65,0.5),U21=(0.3,0.7，0.6，-0.8