公开(公告)号：CN119884745A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411960420.4

申请日：2024-12-27

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 曹博 ,  彭丁萍 ,  缪学伟 ,  李中昊 ,  游清悦

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/006 ,  G06N20/20

Abstract: 本申请涉及一种基于CatBoost集成学习算法的核事故源项反演方法及装置。获取核事故源项反演的目标信号和输入特征变量；对目标信号和输入特征变量进行数据预处理，得到核事故源项反演的训练集和测试集；根据训练集和测试集，确定核事故源项反演的CatBoost集成学习模型结构参数及参数范围；根据训练集、CatBoost集成学习模型结构参数及参数范围、哈里斯鹰算法和CatBoost集成学习模型，得到核事故源项反演的超参数优化后CatBoost集成学习模型；使用测试集对超参数优化后CatBoost集成学习模型进行核事故源项反演的模型性能评估和可解释性分析。本申请实现了CatBoost集成学习模型结构参数的自动调整，减少了调参的复杂性和手动参数优化的不确定性；能够满足源项反演的准确性、具有更高的可解释性。