基于深度学习的核电站事故预测及故障诊断方法.pdf
本文基于深度学习方法，提出了一种基于长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）模型的核电站事故预测及故障诊断方法。该方法利用 LSTM 模型对长时间序列数据处理的优势，关注异常工况中核心参数的预测。实验结果表明，该模型能够在事故工况下有效地预测核心参数变化趋势，损失值可低至 3.7×10-6。
该研究的主要贡献在于：
1. предложил一种基于深度学习的核电站事故预测方法，该方法能够有效地预测核电站异常工况中的核心参数变化趋势。
2. 该方法利用 LSTM 模型对长时间序列数据处理的优势，提高了预测的准确性和时效性。
3. 该方法能够对存在差异的同一类事故做出准确的工况走势预测，展现了其对于同类型事故工况的良好适应性。
4. 该研究结果证明，基于 LSTM 的深度学习方法能够有效提升异常工况预测的准确度和时效性，优于传统数理统计方法和传统 RNN 方法。
知识点：
1. 深度学习在核电站事故预测中的应用：深度学习方法可以用于核电站事故预测，提高预测的准确性和时效性。
2. LSTM 模型在异常工况预测中的应用：LSTM 模型可以用于预测核电站异常工况中的核心参数变化趋势，损失值可低至 3.7×10-6。
3. 长短期记忆模型在长时间序列数据处理中的优势：LSTM 模型可以处理长时间序列数据，关注异常工况中核心参数的预测。
4. 罗琳更新方法（Rolling Update，RU）在 LSTM 模型训练中的应用：罗琳更新方法可以用于 LSTM 模型的训练，提高模型的预测能力。
5. 核电站事故预测的重要性：核电站事故预测对于核电站安全的维持至关重要，可以避免核电站事故的发生，保护环境和人类生命。
6. 深度学习方法在核电站事故预测中的优势：深度学习方法可以提高核电站事故预测的准确度和时效性，优于传统数理统计方法和传统 RNN 方法。
本文提出了一种基于深度学习的核电站事故预测及故障诊断方法，利用 LSTM 模型对长时间序列数据处理的优势，提高预测的准确性和时效性。该方法对于核电站安全的维持和事故预测具有重要意义。
