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基于连续空间群体智能的搜寻者优化算法（SOA）,提出了一种新的优化燃料电池模型的方法,并将其用于质子交换膜燃料电池（PEMFC）的极化曲线模型,以得到最优参数。实验结果表明,这种优化建模方法使数学模型和实验数据之间达到了较高的拟合精度,对于优化建模具有明显的优越性。
基于搜寻者优化算法的燃料电池建模
【摘 要】
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基于连续空间群体智能的搜寻者优化算法（SOA）,提出了一种新的优化燃料电池模型的方法,并将其用于质子交换膜燃料电池（PEMFC）的极化曲线模型,以得到最优参数。实验结果表明,这种优
【机 构】
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西南交通大学电气工程学院,淡马锡理工学院工程学院,南洋理工大学电力电子工程学院
【出 处】
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电源技术
【发表日期】
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2008年8期
【基金项目】
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西南交通大学博士生创新基金资助项目（2007-3）
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