采用DRAGON程序对9600个样本进行计算,并以235U、238U、239Pu、241Pu、137Cs、244Cm以及154Nd核素的核子密度为预测参数,选用线性回归模型、基于决策树构建的回归树模型、多层感知机(MLP)模型和随机森林模型开展模型训练,选用皮尔逊相关系数(PCC)、平均绝对误差(MAE)、相对绝对误差(RAE)、相对均方根误差(RRSE)评价模型的拟合效果;利用训练好的模型在测试集中对目标核素进行预测,通过相对误差评价其预测精度.结果表明,训练数据模型的时间均在3 s以内;通过选取的参数的评价可得,对于所有预测核素,在4种模型中训练效果最佳的为MLP模型,其相关性均在0.999以上;MLP模型对所有的预测核素的预测平均偏差小于1％.本文初步验证了数据挖掘技术在组件核子密度预测方面的可行性.
数据挖掘 燃耗 核子密度 DRAGON 多层感知机