一种基于改进极限学习机的核事故反演方法

本发明公开一种基于改进极限学习机的核事故反演方法，涉及核事故源项反演技术领域。本发明对收集的核事故综合数据进行缺失与异常数据筛选，并将核事故综合数据中的时序数据输入长短期记忆网络中进行初步预测并进行窗口特征提取处理，通过对极限学习机进行改进提升反演模型的效率精度，采用麻雀优化算法与极限学习机结合，对极限学习机的权重矩阵和偏置向量进行全局优化，同时在麻雀优化算法中引入正余弦算法与遗传算法的变异交叉，在极限学习机输出层引入输入层信息同时引用C‑loss损失函数对结构进行改进，提高模型鲁棒性降低极限学习机模型的内在复杂性，防止过拟合，提高模型的质量，提高模型预测精度与速度。