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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：一种核电厂数字孪生多参数长期在线预测和不确定性分析方法，在离线阶段确定多输入多输出的系统参数，经数据采集和预处理后生成训练集后，先通过贝叶斯优化算法进行网络超参数优化，再对优化后的预测网络进行训练；在在线阶段，采用训练后的预测网络进行实时长期在线预测的同时，对预测网络进行迁移学习，从时间长度和误差阈值两个角度设置模型在线更新的判据，并在更新过程中加入置信区间的计算，从区间预测的角度判断模型的预测性能，实现模型的在线更新。本发明实现多参数、多步长的长期预测；从核电厂运行系统考虑，进行系统性的预测；结合迁移学习和在线更新，证明了模型的泛化能力；考虑了不确定性问题；形成了一套完整的时序预测体系。
主权项：1.一种核电厂数字孪生多参数长期在线预测和不确定性分析方法，其特征在于，在离线阶段确定多输入多输出的系统参数，经数据采集和预处理后生成训练集后，先通过贝叶斯优化算法进行网络超参数优化，再对优化后的预测网络进行训练；在在线阶段，采用训练后的预测网络进行实时长期在线预测的同时，对预测网络进行迁移学习，从时间长度和误差阈值两个角度设置模型在线更新的判据，并在更新过程中加入置信区间的计算，从区间预测的角度判断模型的预测性能，实现模型的在线更新。
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权利要求：
百度查询： 上海交通大学 核电厂数字孪生多参数长期在线预测和不确定性分析方法
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