利用BP神经网络提高奥运会空气质量实时预报系统预报效果张伟;王自发;安俊岭;杨婷;唐晓【摘要】将BP(Back Propagation)神经网络方法引入到奥运空气质量预报工作中,利用MATLAB神经网络工具箱搭建运行平台,将高时效性的观测结果与多模式集成实时预报系统的模式输出结果相结合,做出BP神经网络拟合预报结果.在对北京大学医学部站点2008年7月7日到8月26日模式模拟结果、观测结果以及BP神经网络拟合结果的对比研究中发现:BP神经网络能大大提高模式预报效果,平均误差率减少34.7%,相关系数提高39%,特别是在模式模拟效果较差的情况下,对提高预报效果更明显.对BP神经网络样本问题进行敏感性实验结果表明,样本数目多少并不是决定拟合效果的决定性因素,应选取具有稳定映射关系的样本,才是提高拟合预报效果的关键.【期刊名称】《气候与环境研究》【年(卷),期】2010(015)005【总页数】7页(P595-601)【关键词】BP神经网络;空气质量预报;北京奥运会【作者】张伟;王自发;安俊岭;杨婷;唐晓【作者单位】中国科学院大气物理研究所大气边界层与大气化学国家重点实验室,北京,100029;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院大气物理研究所大气边界层与大气化学国家重点实验室,北京,100029;中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心,北京,100029;中国科学院大气物理研究所大气边界层与大气化学国家重点实验室,北京,100029;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心,北京,100029;中国科学院大气物理研究所大气边界层与大气化学国家重点实验室,北京,100029;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心,北京,100029【正文语种】中文【中图分类】P401AbstractBack Propagation neural network model(BP model)was applied to the Olympic air quality forecasting. By using MATLAB neural network toolbox,assembled air quality modeling forecasting system was combined with nearly real-time observations to fit BP neural network forecasting results.The measurements were made from 7 July to 26 August 2008 in the Peking University Health Science ing these data,the performance of the BP neural network results is assessed.The results show that BP neural network can significantly improve the simulationresults,with the average error rate decreasing by 34.7%and the correlation coefficient increasing by 39%.The advantage of BP neural network is more obvious when the original simulation results are poor.The sensitivity experiment of BP neural network sample size indicates that the number of samples is not the decisive factor in deciding fitting effect,and the stability of mapping relationship in samples plays a crucial role in raising the effect of prediction.Key wordsBP neural network,air quality forecasts,the Beijing Olympic Games20世纪80年代以来,伴随着计算机技术的发展人工神经网络 (Aritificial NeuralNetwork)技术得到了飞速的发展。
第38卷第10期计算机仿真2021年10月文章编号：1006 - 9348 (2021)10 - 0455 - 07基于神经网络的核反应堆堆芯热功率预测张奥鑫，滕婧，琚贄，杨韬燃(华北电力大学控制与计算机工程学院，北京102206)摘要：由于核反应堆经常变负荷运行，为使堆芯热功率与负荷相匹配，保证核电站的安全运行，需要精确预测反应堆堆芯热功率分布，以做出及时调整。
传统方法包括基于核反应机理物理模型和实验模型，难以通过直接分析相关数据，准确预测功率分布。
采用某C A N D U重水堆核电站真实监测数据，根据数据的分布特征，分别构建了基于满功率日时间序列的L S T M循环神经网络和基于特征再提取的卷积神经网络C N N模型，并对网络结构优化，以此来进行核反应堆堆芯热功率预测仿真研究。
相比于传统的B P神经网络，构建的L S T M和C N N模型在预测性能上有显著提升。
在L S T M和C N N的预测结果中，绝对误差小于50M W的数据所占比例分别为97. 63%和96. 31 %，相对误差在5%以内的数据所占比例为98. 73%和98. 42%，平均相对误差均不超过2.65%和2.96%。
仿真研究表明，所提基于L S T M和C N N的模型可有效预测核反应堆堆芯热功率分布。
关键词：核反应堆堆芯热功率;长短时记忆网络;卷积神经网络中图分类号:T P183 文献标识码：BPrediction of Nuclear Reactor Core Thermal PowerBased on A r t i f i c i a l Neural NetworkZHANG Ao - xin,TENG Jing, JU Yun, YANG Tao - ran(School of Control and Computer Engineering,North China Electric Power University,Beijing 102206, China)A B S T R A C T：D u e to the frequent variable load operation of nuclear reactors,in order to match the core thermalpower with the load and ensure the safe operation of nuclear power plants,i t is necessary to accurately predict the reactor core thermal power distribution in order to m a k e timely adjustment.Traditional methods include physical modeland experimental model based on nuclear reaction m e c h a n i s m,which i s difficult to obtain the accurate value of thepower by directly analyzing the relevant data.This study used real monitoring data of a C A N D U heavy water reactornuclear power plant.According to the distribution characteristics of the data,w e constructed a L S T M recurrent neuralnetwork based on full- power daily time series and a C N N model based on feature re- extraction,then completed thenetwork structure optimization,and carried out a simulation study of the nuclear reactor core thermal power predicpared with the B P neural network,the L S T M recurrent neural network model based on full power time series and the C N N based on feature re- extraction significantly improve the performance of thermal power prediction.A m o n g the prediction results of L S T M and C N N,the proportions of data with absolute error less than 50M W are respectively 97. 63%and 96. 31% ,the proportions of data with relative error within 5%are as high as 98. 73%and98. 42%,and the average relative errors do not exceed2.65%and2. 96%.Simulation results prove that the prediction precisions of nuclear power plant core thermal power are significantly improved.K E Y W O R D S：Thennal power of nuclear reactor core；L S T M；C N N基金项目：国家自然科学基金（61503137, 61871181 )，中央高校基金(2017M S035, 2018Z D06)收稿日期:2019-11 -18修回日期:2020-01 -21—455 —1引言1.1核反应堆堆芯热功率预测核电站运行期间，反应堆堆芯热功率分布是十分重要的 状态参数，堆芯热功率分布正常是保证反应堆安全、经济运 行的基础。
一种基于CNN和RNN深度神经网络的天气预测模型——以北京地区雷暴的6小时临近预报为例一种基于CNN和RNN深度神经网络的天气预测模型——以北京地区雷暴的6小时临近预报为例近年来，随着气候变化的不断加剧，天气预测对人们的生活和工作越来越重要。
尤其是对于雷暴这种极端天气，准确地预测其发生时间和强度，对于人们的生命财产安全至关重要。
因此，开发一种可靠的天气预测模型对于社会的发展和人们的生活有着重要的意义。
本文将介绍一种基于深度神经网络的天气预测模型，通过结合卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的特点，利用北京地区雷暴历史数据进行训练和验证，达到对雷暴的6小时临近预报的目的。
首先，我们需要收集大量的天气数据，包括气温、湿度、气压、风速等，以及雷暴的历史发生时间和强度。
这些数据将作为我们模型的输入和输出。
接着，我们需要对数据进行预处理，包括数据的归一化和划分训练集、验证集和测试集。
在模型的设计中，我们采用了CNN和RNN的结合。
CNN适用于提取输入数据的空间特征，能够有效地捕捉到数据中的局部模式。
而RNN则能够考虑到时间序列的特性，可以利用历史数据的信息进行预测。
首先，我们将输入数据送入CNN模块。
CNN通过多层卷积和池化操作，对输入数据进行特征提取和降维。
随后，我们将CNN提取的特征作为RNN的输入。
RNN在处理时间序列数据时，会通过前一时刻的输出和当前时刻的输入来产生当前时刻的输出。
这样可以充分考虑到历史数据的影响，以及输入数据的动态变化。
接下来，我们需要定义模型的损失函数和优化算法。
在本模型中，我们采用均方根误差（RMSE）作为损失函数，用于衡量预测结果与真实值之间的差距。
优化算法我们选择了Adam，它结合了动量和自适应学习率的特点，能够有效地进行参数更新。
在训练阶段，我们使用历史数据对模型进行训练，并根据验证集的结果来调整模型的超参数。
通过反复训练和验证，直到模型在验证集上达到较好的性能。
