Estimation of sensitivity coefficient based on lasso-type penalized linear regression

lassoタイプ罰則化線形回帰に基づく感度係数評価

方野 量太   ; 遠藤 知弘*; 山本 章夫*; 辻本 和文 

Katano, Ryota; Endo, Tomohiro*; Yamamoto, Akio*; Tsujimoto, Kazufumi

本研究では、炉心核特性の感度係数表に対して、罰則化線形回帰手法adaptive smooth-lassoを考案した。提案手法は、ランダムサンプリングにより得られる多数の微視的多群断面積摂動セットと炉心核特性を用いた線形回帰によって感度係数を評価する。提案手法は、Forward計算のみ実施するため、Adjoint計算の実施が困難な複雑な炉心計算に対しても適用可能である。本研究では微視的多群断面積に対する炉心核特性の感度係数の特徴を考慮した罰則項を提案し、数値計算を通じて提案手法が先行研究の手法と比較してより少ない計算コストで高精度に感度係数を評価できることを示した。

In this study, we propose the penalized regression "adaptive smooth-lasso" for the estimation of sensitivity coefficients of the neutronics parameters. The proposed method estimates the sensitivity coefficients of the neutronics parameters using the variation of the microscopic cross sections and the neutronics parameter obtained by random sampling. The proposed method utilizes only the forward calculations. Thus, the proposed method can be applied for the complex reactor analysis for which the application of the adjoint method is difficult. In this study, we proposed a penalty term considering the characteristics of the sensitivity coefficients of the neutronics parameter to the microscopic multi-group cross sections. Through verification calculation, we show that the proposed method achieves high accuracy with less computational cost compared to the method based on random sampling proposed in the previous studies.