【摘 要】
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高速铁路列车车载蓄电池是列车安全运行的重要保障之一,针对车载蓄电池剩余寿命预测的问题,本文以寻找特征因子表征蓄电池退化状态,采用粒子群算法(PSO)和Elman动态神经网络
【机 构】
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中车青岛四方机车车辆股份有限公司,山东 青岛 266580
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高速铁路列车车载蓄电池是列车安全运行的重要保障之一,针对车载蓄电池剩余寿命预测的问题,本文以寻找特征因子表征蓄电池退化状态,采用粒子群算法(PSO)和Elman动态神经网络相结合的预测方法,该方法具有很好的动态预测能力,并建立基于PSO-Elman神经网络的蓄电池剩余寿命预测模型.研究结果为该领域研究提供了一定的参考,具有一定的实用意义.
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