基于ROLS算法的RBF神经网络燃料电池电特性建模

来源 :热能动力工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zjt518

【摘要】

：

提出了一种基于ROLS算法的RBF神经网络辨识建立直接甲醇燃料电池(DMFC)电特性模型的新方法.以电池的工作温度为输入量,电池的电压/电流密度为输出量,利用1200组实验数据作为

【作者】

：

苗青曹广益朱新坚

【机构】

：

上海交通大学

【出处】

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热能动力工程

【发表日期】

：

2005年4期

【关键词】

：

直接甲醇燃料电池 RBF神经网络辨识 ROLS算法 direct methanol fuel cell radial based function neur

【基金项目】

：

国家高技术研究发展计划(863计划)

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提出了一种基于ROLS算法的RBF神经网络辨识建立直接甲醇燃料电池(DMFC)电特性模型的新方法.以电池的工作温度为输入量,电池的电压/电流密度为输出量,利用1200组实验数据作为训练和测试样本,建立了在不同工作温度下,电池的电压/电流密度动态响应模型.仿真结果表明采用RBF神经网络辨识建模的方法是有效的,建立的模型精度较高.

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