一种基于人工智能的核设施概率安全评价方法

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一种基于人工智能的核设施概率安全评价方法
申请号:CN202411049778
申请日期:2024-08-01
公开号:CN119227928A
公开日期:2024-12-31
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于人工智能的核设施概率安全评价方法,通过收集与核设施运行历史相关的数据;对收集的与核设施运行历史相关的数据进行预处理;选择和设计多个概率安全评价深度学习模型;利用经过预处理的与核设施运行历史相关的数据对多个概率安全评价深度学习模型进行训练;对多个经过训练的概率安全评价深度学习模型进行评估以选择最优深度学习模型;部署最优深度学习模型;将最优深度学习模型用于在役或者新建核设施,将模型输出与传统PSA方法结果相比较,并根据比较结果确定是否继续对最优深度学习模型进行改进训练。本发明中公开的方法,在传统核设施概率安全评价方法中,引入深度学习模型,能够提升核设施概率安全评价的准确性和效率。
技术关键词
深度学习模型 评价方法 可靠性参数 正则化技术 数据 日志 硬件设备 批量 报告 序列 框架