2003年度

第13回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集

320146
多層パーセプトロンを用いた原子力プラントシミュレーション
大野富生* ; Subekti, M.* ; 丸山祐太* ; 鍋島邦彦 ; 工藤和彦*
第13回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集, p.212-217(2003) ; (JAERI-J 20680)

　本研究では，ニューラルネットワークモデルの一つである多層パーセプトロンを用いて原子力プラントのシミュレーション方法について述べる．ニューラルネットワークの主な特徴は学習による高速な処理でモデルを得ることが可能である．さらに，入力に「時間同期信号」と「進展同期信号」を加えることにより，いろいろな大きさや進展速度を持つ異常事象にも対応することができる．PWRシミュレータで作成したいくつかのサンプルデータを学習させることによって，学習以外の進展速度を持つ異常，特に外挿にも適用できることが明らかになった．