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基于自适应RBF神经网络预测堆芯热工水力参数的方法研究
核能科学与工程 | 更新时间：2024-10-25
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    • 基于自适应RBF神经网络预测堆芯热工水力参数的方法研究

      封面论文

    • Research on adaptive RBF neural network prediction method for core thermal-hydraulic parameters of fast reactor

    • “据最新研究，自适应径向基神经网络在预测反应堆堆芯热工参数方面表现出色，为核电厂安全运行提供有力保障。”
    • 核技术   2022年45卷第9期 文章编号：090601

    • DOI：10.11889/j.0253-3219.2022.hjs.45.090601    

      中图分类号： TL433

    • 收稿日期：2022-04-18，

      修回日期：2022-06-26，

      纸质出版日期：2022-09-15

    移动端阅览

  • 冀南,易金豪,赵鹏程等.基于自适应RBF神经网络预测堆芯热工水力参数的方法研究[J].核技术,2022,45(09):65-74. DOI： 10.11889/j.0253-3219.2022.hjs.45.090601.

    JI Nan,YI Jinhao,ZHAO Pengcheng,et al.Research on adaptive RBF neural network prediction method for core thermal-hydraulic parameters of fast reactor[J].NUCLEAR TECHNIQUES,2022,45(09):65-74. DOI： 10.11889/j.0253-3219.2022.hjs.45.090601.

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