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基于机器学习的30%TBP/煤油-硝酸体系中主要组分的分配比预测研究
1
作者
于婷
张音音
+6 位作者
张睿志
金文蕾
罗应婷
朱升峰
何辉
叶国安
龚禾林
《原子能科学技术》
北大核心
2025年第1期14-23,共10页
为最优化后处理过程的实验条件、优化工艺、降低实验成本和时间,并提高后处理流程数学模拟的准确性,本文基于随机森林、支持向量回归和K近邻这3种经典的机器学习算法建立了30%TBP/煤油-硝酸体系中主要组分铀、钚、硝酸的分配比数学模型...
为最优化后处理过程的实验条件、优化工艺、降低实验成本和时间,并提高后处理流程数学模拟的准确性,本文基于随机森林、支持向量回归和K近邻这3种经典的机器学习算法建立了30%TBP/煤油-硝酸体系中主要组分铀、钚、硝酸的分配比数学模型,并基于不同数据集进行了超参数优化和模型训练。通过对模型进行验证和测试,发现采用随机森林算法建立的分配比模型准确度最高,其对铀预测的平均绝对相对误差达7.73%,较传统方法提高了约7%。与传统建模方法相比,机器学习方法建立模型的准确度更高。
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关键词
分配比数学模型
随机森林
支持向量回归
K近邻
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题名
基于机器学习的30%TBP/煤油-硝酸体系中主要组分的分配比预测研究
1
作者
于婷
张音音
张睿志
金文蕾
罗应婷
朱升峰
何辉
叶国安
龚禾林
机构
中国原子能科学研究院
四川大学数学学院
华东师范大学数学科学学院
上海交通大学巴黎卓越工程师学院
出处
《原子能科学技术》
北大核心
2025年第1期14-23,共10页
文摘
为最优化后处理过程的实验条件、优化工艺、降低实验成本和时间,并提高后处理流程数学模拟的准确性,本文基于随机森林、支持向量回归和K近邻这3种经典的机器学习算法建立了30%TBP/煤油-硝酸体系中主要组分铀、钚、硝酸的分配比数学模型,并基于不同数据集进行了超参数优化和模型训练。通过对模型进行验证和测试,发现采用随机森林算法建立的分配比模型准确度最高,其对铀预测的平均绝对相对误差达7.73%,较传统方法提高了约7%。与传统建模方法相比,机器学习方法建立模型的准确度更高。
关键词
分配比数学模型
随机森林
支持向量回归
K近邻
Keywords
distribution ratio mathematical model
random forest
support vector regression
K-nearest neighbor
分类号
TL243 [核科学技术—核燃料循环与材料]
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题名
作者
出处
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1
基于机器学习的30%TBP/煤油-硝酸体系中主要组分的分配比预测研究
于婷
张音音
张睿志
金文蕾
罗应婷
朱升峰
何辉
叶国安
龚禾林
《原子能科学技术》
北大核心
2025
0
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