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核电站瞬态运行参数数据压缩与复原方法
被引量：
5
1
作者
李翔宇
程坤
+2 位作者
黄涛
余霖
谭思超
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期1720-1725,共6页
针对当前因核电站瞬态运行测量参数种类较多导致数据在网络传输、数据存储和算法训练过程中存在传输速度慢、算法拓扑结构复杂等问题,本文通过改进特征工程算法建立了一种核电站瞬态运行参数数据压缩和数据复原方法。该方法利用主成分...
针对当前因核电站瞬态运行测量参数种类较多导致数据在网络传输、数据存储和算法训练过程中存在传输速度慢、算法拓扑结构复杂等问题,本文通过改进特征工程算法建立了一种核电站瞬态运行参数数据压缩和数据复原方法。该方法利用主成分分析方法提取瞬态运行参数的特征向量,减少瞬态运行参数的数据维度;同时配合高斯过程回归方法可对降维后的瞬态运行数据实现高精度的复原。结果表明:瞬态运行数据先压缩再复原后,复原值与实际值最大误差不超过0.000002。同时压缩后的数据特征也可为核电站故障诊断提供判断依据,进一步提高核电站安全与可靠性。
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关键词
核动力装置与设备
瞬态运行参数分析
数据挖掘
机器学习
特征工程
数据降维
主成分分析
高斯过程回归
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职称材料
题名
核电站瞬态运行参数数据压缩与复原方法
被引量：
5
1
作者
李翔宇
程坤
黄涛
余霖
谭思超
机构
黑龙江省核动力装置性能与设备重点实验室
哈尔滨工程大学核科学与技术学院
核反应堆系统设计技术重点实验室
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期1720-1725,共6页
基金
核反应堆系统设计重点实验室基金项目(HT-WDZC-02-202000)
中央高校基本科研业务费专项(3072020CFT2403).
文摘
针对当前因核电站瞬态运行测量参数种类较多导致数据在网络传输、数据存储和算法训练过程中存在传输速度慢、算法拓扑结构复杂等问题,本文通过改进特征工程算法建立了一种核电站瞬态运行参数数据压缩和数据复原方法。该方法利用主成分分析方法提取瞬态运行参数的特征向量,减少瞬态运行参数的数据维度;同时配合高斯过程回归方法可对降维后的瞬态运行数据实现高精度的复原。结果表明:瞬态运行数据先压缩再复原后,复原值与实际值最大误差不超过0.000002。同时压缩后的数据特征也可为核电站故障诊断提供判断依据,进一步提高核电站安全与可靠性。
关键词
核动力装置与设备
瞬态运行参数分析
数据挖掘
机器学习
特征工程
数据降维
主成分分析
高斯过程回归
Keywords
nuclear power system and equipment
analysis of the transient operation parameters
data mining
machine learning
feature engineering
data reduction
principal component analysis
Gaussian process regressio
分类号
TL363 [核科学技术—核技术及应用]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
核电站瞬态运行参数数据压缩与复原方法
李翔宇
程坤
黄涛
余霖
谭思超
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
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