АНСАМБЛИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ ПАРАМЕТРОВ АКТИВНОЙ ЗОНЫ РЕАКТОРА С ВЫСОКОЙ НЕОДНОРОДНОСТЬЮ ИЗЛУЧЕНИЯ

Abstract

Most of the nuclear research reactors characterized by non-uniformity of energy release distributions, so the core neutronic parameters modeling is important. In this research we proposed approach to optimize neutronic parameters calculation by developed ensemble machine learning models.