基于<em>ν</em>-支持向量机的事故工况下反应堆功率预测
来源：核动力工程杂志2019年第6期北京时间：
作者：蒋波涛, 黄新波, Hines J.Wesley, 赵福宇
摘要：针对事故工况下堆芯功率变化的特点和神经网络（ANNs）易陷极小值、收敛速度慢等问题，提出一种基于<em>ν</em>-SVR）的事故工况下堆芯功率预测方法。该方法运用k重交叉验证（k-CV）完成对<em>ν</em>-SVR预测器并将其用于弹棒事故（REA）和落棒事故（RDA）工况下的堆芯功率预测。研究表明，与ANNs相比，该方法具有更高的预测精度和更短的响应时间。
关键词：支持向量机, 弹棒事故, 落棒事故
