基于SVM的核电厂瞬态识别可行性研究

SVM（Suppon Vector Machine，向量支持机）是根据统计学理论研究得到的一种识别事故的新机器。它对核电厂的各种事故瞬态行为的识别具有巨大潜力，得到了广泛的研究。用于识别核电厂事故的计算机支持系统的主要任务就是瞬态识别，识别核电厂运行状态的能力至关重要。为此，工作人员可以选择适当的响应动作来完成。基于模数的第四版事故分析程序可以用于模拟核电厂中各种正常和异常事件。本文通过MAAP程序来描述沸水堆中各种冷却剂丧失事故。这些事故中，传感器的输出被用于测试SVM事故识别机。SVM的计算结果表明，它们可以作为一种较好的分类机应用于瞬态识别。