Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/6047
Название: | Comparison of two control programs of the VVER-1000 nuclear power unit using regression data mining models |
Другие названия: | Порівняння двох програм керування ядерним енерго- блоком ВВЕР-1000 з використанням регресійних да них моделей інтелектуального аналізу даних |
Авторы: | Foshch, Tymur Фощ, Тимур J. Machado F. Portela Maksimov, Maksym Максимов, Максим Віталійович Maksimova, Oksana Максимова, Оксана Борисівна |
Ключевые слова: | VVER-1000 data mining regression models nuclear power plant ВВЕР-1000 інтелектуальний аналізу даних регресивні моделі АЕС |
Дата публикации: | 2017 |
Издательство: | Odessa National Polytechnic University |
Библиографическое описание: | Foshch, T., Machado, J., Portela, F., Maksimov, M., Maksimova, О. (2017). Comparison of two control programs of the VVER-1000 nuclear power unit using regression data mining models. Nuclear & radiation safety, N 3 (75), p. 11-17. Comparison of two control programs of the VVER-1000 nuclear power unit using regression data mining models / T. Foshch, J. Machado, F. Portela, М. Maksimov, О. Maksimova // Ядерна та радіац. безпека. - 2017. - № 3 (75). - С. 11-17. |
Краткий осмотр (реферат): | A load-following mode of nuclear power plants (NPP) is a complicated
procedure because there are significant changes in many interrelated
processes. In order to show which control program (CP) of NPP is better to use, data mining (DM) techniques can be introduced. This study proposes a DM approach in order to show a possibility of using DM regression models for NPP. The datasets for DM were obtained by simulating two static CP of VVER-1000 NPP in Simulink software of Matlab program package. Режим навантаження атомних електростанцій є складною проце- дурою, оскільки в багатьох взаємопов’язаних процесах відбуваються суттєві зміни. Для того щоб показати, яку програму керування (ПК) АЕС краще використовувати, треба запровадити методи інтелектуального аналізу даних (DM). У цьому дослідженні запропоновано підхід інтелектуального аналізу даних для демонстрації можливості використання моделей регресії до АЕС. Набори даних для DM отримано імітацією двох статичних ПК АЕС ВВЕР-1000 у програмному забезпеченні Simulink програмного пакету Matlab. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | http://nbuv.gov.ua/UJRN/ydpb_2017_3_4 http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/6047 |
ISSN: | 2073-6231 |
Располагается в коллекциях: | Статті каф. АТП Ядерна та радіаційна безпека = Nuclear & radiation safety, 3, 2017 |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
ydpb_2017_3_4.pdf | 556.95 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.