| 基于贝叶斯MCMC方法的高斯烟羽模型不确定性分析 |
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| 引用本文： | 崔威杰,曹博,陈义学.基于贝叶斯MCMC方法的高斯烟羽模型不确定性分析[J].核技术,2020,43(4):51-57. |
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| 作者姓名： | 崔威杰 曹博 陈义学 |
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| 作者单位： | 华北电力大学 核科学与工程学院 北京 102206;华北电力大学 非能动核能安全技术北京市重点实验室 北京 102206,华北电力大学 核科学与工程学院 北京 102206;华北电力大学 非能动核能安全技术北京市重点实验室 北京 102206,华北电力大学 核科学与工程学院 北京 102206;华北电力大学 非能动核能安全技术北京市重点实验室 北京 102206 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项资金 |
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| 摘 要： | 适当的大气扩散模型对于核电厂假想事故的后果评价是必要的,对其进行参数不确定性分析对于提高模型预测的可信度具有重要的意义。相比于传统的不确定性分析方法,贝叶斯方法充分考虑了已有的观测数据,马尔科夫链蒙特卡罗方法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)可以方便地将贝叶斯方法和高斯烟羽模型相结合。首先使用一次改变一个变量值的方法分析模型对几个重要参数的敏感性,然后选择敏感性最大的两个参数使用贝叶斯MCMC方法进行了不确定性分析。通过分析MCMC样本序列,得到了观测值的最优拟合及模拟结果的置信区间。贝叶斯方法能获得更可靠的置信区间,从而为事故后应急响应提供更好的参考数据。
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| 关 键 词： | 高斯烟羽模型 不确定性分析 贝叶斯MCMC方法 置信区间 |
Uncertainty analysis of Gaussian plume model based on Bayesian MCMC method |
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| CUI Weijie,CAO Bo,CHEN Yixue.Uncertainty analysis of Gaussian plume model based on Bayesian MCMC method[J].Nuclear Techniques,2020,43(4):51-57. |
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| Authors: | CUI Weijie CAO Bo CHEN Yixue |
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