基于BP神经网络的核事故多核素源项反演方法

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1、第48卷第1期2016年2月南京航JournalofNanjing空航天大学UniversityofAeronautics学报{女AstronauticsV01.48No.1Feb.2016DOI:10.16s56/j.1005—2615.2016.01.020基于BP神经网络的核事故多核素源项反演方法赵丹1’2凌永生1’2侯闻宇1’2贾文宝1’2(1.南京航空航天大学材料科学与技术学院,南京,211106;2.江苏省高校放射医学协同创新中心,南京,211106)摘要:核事故发生后,为快速评估事故严重程度,需要对源项释放率进行估算。本文选取I-131,Cs一13

2、7,Xe一133和K卜85四种核素的释放率为目标信号,利用Matlab建立基于BP神经网络的核事故四核素源项反演模型。计算结果表明,在单隐层节点数为5~60范围内,训练均方差随节点数增加先减小后增大,在节点数为25时达到最小值41-1%。学习速率在0.01t0.2范围内时,增大学习率可减小训练均方差与各核素相对误差。对单隐层节点数为25,学习速率为0.2的训练结果进行测试,4种核素的源项估计相对误差分别为56.7%,49.1%,92.4%和92.0%。关键词:核事故;源项反演;BP神经网络;多核素;非线性;事故后果评价中图分类号:X946文献标志码:A文章编号:

3、1005—2615(2016)Ol一0130—06Multi—nuclideSourceTermInversionBasedonBPNeuralNetworkDuringNuclearAccidentZhaoDanl”,LingYongshen91~,HouWenyul“,JiaWenba01’2(1.CollegeofMaterialsScienceandEngineering&Science,NanjingUniversityofAeronautics&Astronautics,Nanjing,211106,China;2.CollaborativeInno

4、vationCenterofRadiationMedicineofJiangsuHigherEducationInstitutions,Nanjing,211106,China)Abstract:Toestimatetheseverityofnuclearaccident,abackpropagation(BP)neuralnetworkbasicmodelisbuiltforsourceterminversionduringanuclearaccident.ThereleaseratesofI一131,Cs一137,Xe一133andKr一85areselec

5、tedastargetsignals,andtheMatlabsoftwareisusedtOperformthecaleula—tionsforsourceterminversion.Theresultsshowthatinasinglehidden1ayer,thetrainmeansquareer—rordecreasesfirstlybutincreasesthereafterwithincreasingthenumberofnodesfrom5to60,andrea—chestheminimumvalueof41.1%whenthenumberofno

6、desis25.Increasingthelearningratefrom0.0lto0.2canreducetherelativeerrorvarianceforeachnuclide.TherelativeerrorsofreleaseratesofI一131,Cs一137,Xe一133andKr一85are6.7%,49.7%,92.3%and92.0%,respectively,whenthelearn—ingrateis0.2.Thesourceterminversionistestedatthenodenumberof25andthelearning

7、rateof0.2,andtheresultsshowthattherelativetesterrorsofreleaseratesofI一131,Cs一137,Xe一133andKr一85are56.7%,49.1%,92.4%and92.0%,respectively.Keywords:nuclearaccident;sourceterminversion;BPneuralnetwork;multi—nuclide;nonlinear;acci—dentconsequenceassessment基金项目:国防基础科研基金资助项目;江苏高校优势学科建设工程资助

8、项目。收稿日期:2015

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