《表1 BP-ANN与FIS公式拟合效果比较》

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《基于人工神经网络的RPV材料辐照脆化预测模型研究》

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MAE—平均绝对误差；R2—相关系数

通过选择较优的隐层节点数得到了RPV材料T56J、T0.89mm 2个DBTT特征值的预测模型，基于已有的材料成分、辐照环境与辐照后材料韧脆转变温度特征值之间的关系数据，比较了构建的BP-ANN模型预测值与法国RSEM规范中的FIS公式预测结果与真实结果之间的误差和拟合度，如表1所示。从表1中可以看出，对于现有的辐照监督数据，相比于FIS公式，BP-ANN模型拟合精度更高。