摘要
本发明公开了一种基于时空相关性的高准确率核电关键指标预测仪,由核电辐射站数据库、上位机、传感器阵列分别相连构成。所述核电辐射站数据库,存储核电辐射站监测数据历史记录。所述上位机,包括生成对抗模块以及核电关键指标预测模块两个模块,使用数据库中的数据对生成对抗模块中的生成器和判别器进行训练,然后将训练好的生成器作为核电关键指标预测模型保存在核电关键指标预测模块中。所述传感器阵列接收新的辐射相关数据,传入上位机的核电关键指标预测模块进行核电关键指标预测。本发明创新性地引入生成对抗注意力模型来充分挖掘核电辐射站数据的时间相关性和空间相关性,增强了预测仪的抗干扰能力,并显著提升了核电关键指标预测准确率。
技术关键词
门控循环单元
注意力模型
历史监测数据
传感器阵列
指标
模块
神经网络参数
随机梯度下降
矩阵
数据分布
样本
误差
数学
变量
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