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The review of machine learning methods in critical heat flux (CHF)prediction
ID：51 View Protection：ATTENDEE Updated Time：2024-09-23 20:40:22 Hits：356 Oral Presentation

Start Time：Pending（Asia/Shanghai）

Duration：Pending

Session：No Session »

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Abstract
临界热通量 （CHF） 的准确预测一直是核电厂非常关注的话题。在过去的 30 年里，许多研究人员尝试使用机器学习来预测 CHf，并取得了良好的效果。本文将回顾支持向量机 （SVM）、人工神经网络算法 （ANN） 和卷积神经网络 （CNN） 三种机器学习方法预测 CHF 的过程。讨论了这三种方法的优点，提出的观点可为该研究领域提供参考。
Keywords
Critical heat flux(CHF); Machine learning; Predict CHF
Speaker
李 浚枫
Sun Yat-sen University

Submission Author
李 浚枫 Sun Yat-sen University
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Important Date

  • Conference Date

    Sep 23

    2024

    to

    Sep 25

    2024

  • Sep 24 2024

    Contribution Submission Deadline

  • Sep 25 2024

    Registration deadline

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