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质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆的温度是影响燃料电池性能的关键因素之一,建立电堆的热系统模型是准确控制电堆温度的基础.本文利用反向传播(BP)神经网络对质子交换膜燃料电池的静态热系统进行建模.仿真结果表明,神经网络建模方法能够较好地拟合数据.
基于BP神经网络的PEMFC电堆的静态热系统建模
【摘 要】
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质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆的温度是影响燃料电池性能的关键因素之一,建立电堆的热系统模型是准确控制电堆温度的基础.本文利用反向传播(BP)神经网络对质子交换膜燃料电
【机 构】
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中科院自动化研究所,复杂系统与智能科学实验室,北京,100080
【出 处】
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中国自动化学会第20届青年学术会议
【发表日期】
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2005年期
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