The Research of Fault Diagnosis of Nuclear Power Plant Based on ELM-AdaBoost.SAMME
المؤلفون المشاركون
المصدر
Science and Technology of Nuclear Installations
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
الملخص EN
A fault diagnosis framework based on extreme learning machine (ELM) and AdaBoost.SAMME is proposed in a nuclear power plant (NPP) in this paper.
After briefly describing the principles of ELM and AdaBoost.SAMME algorithm, the fault diagnosis framework sets ELM algorithm as the weak classifier and then integrates several weak classifiers into a strong one using the AdaBoost.SAMME algorithm.
Furthermore, some experiments are put forward for the setting of two algorithms.
The results of simulation experiments on the HPR1000 simulator show that the combined method has higher precision and faster speed by improving the performance of weak classifiers compared to the BP neural network and verify the feasibility and validity of the ensemble learning method for fault diagnosis.
Meanwhile, the results also indicate that the proposed method can meet the requirements of a real-time diagnosis of the nuclear power plant.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Cheng& Yu, Ren& Wang, Tianshu. 2020. The Research of Fault Diagnosis of Nuclear Power Plant Based on ELM-AdaBoost.SAMME. Science and Technology of Nuclear Installations،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209457
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Cheng…[et al.]. The Research of Fault Diagnosis of Nuclear Power Plant Based on ELM-AdaBoost.SAMME. Science and Technology of Nuclear Installations No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209457
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Cheng& Yu, Ren& Wang, Tianshu. The Research of Fault Diagnosis of Nuclear Power Plant Based on ELM-AdaBoost.SAMME. Science and Technology of Nuclear Installations. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209457
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209457
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر