A dynamic approach to the reliability analysis of realistic systems is likely to increase the computational burden, due to the need of integrating the dynamics with the system stochastic evolution. Hence, fast-running models of process evolution are sought. In this respect, empirical modelling is becoming a popular approach to system dynamics simulation since it allows identifying the underlying dynamic model by fitting system operational data through a procedure often referred to as ‘learning’. In this paper, a Locally Recurrent Neural Network (LRNN) trained according to a Recursive Back-Propagation (RBP) algorithm is investigated as an efficient tool for fast dynamic simulation. An application is performed with respect to the simulation of the non-linear dynamics of a nuclear reactor, as described by a simplified model of literature.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00