【摘 要】
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建立了基于卷积神经网络（convolution neural network, CNN）的深度学习模型,可用于直接预测反应堆堆芯有效增殖因数。对简化的两群压水反应堆（pressurized water reactor, PWR）进行堆芯数值计算,通过核反应堆堆芯数值模拟程序建立了组件截面数据库,得到原始数据,采用CNN模型对归一化的原始数据进行训练,最后得到替代数值计算方法的深度学习模型。此外,为
【基金项目】
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国家科技重大专项资助项目（2019ZX06005001-001-001）；
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建立了基于卷积神经网络（convolution neural network, CNN）的深度学习模型,可用于直接预测反应堆堆芯有效增殖因数。对简化的两群压水反应堆（pressurized water reactor, PWR）进行堆芯数值计算,通过核反应堆堆芯数值模拟程序建立了组件截面数据库,得到原始数据,采用CNN模型对归一化的原始数据进行训练,最后得到替代数值计算方法的深度学习模型。此外,为验证CNN模型的预测性能,采用反向传播神经网络（back propagation neural network, BPNN）模型对原始数据进行了训练与测试。模型训练及测试结果分析表明:CNN预测模型性能要明显优于BPNN模型;CNN模型预测堆芯参数的平均相对偏差为0.251%。
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