【摘 要】
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本文基于功率为4.5kW燃料电池堆台架耐久试验数据,分别构建遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)优化下的BP神经网络燃料电池性能预测模型。通过对比BP、GA-BP、PSO-BP三种模型在极
【机 构】
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同济大学; 工业和信息化部装备工业发展中心; 上海机动车检测认证技术研究中心有限公司;
【基金项目】
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上海市科委项目(16DZ1204201)资助
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本文基于功率为4.5kW燃料电池堆台架耐久试验数据,分别构建遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)优化下的BP神经网络燃料电池性能预测模型。通过对比BP、GA-BP、PSO-BP三种模型在极化曲线和固定电流密度点的衰减曲线预测结果,发现GA和PSO对BP神经网络的预测精度都有着显著的改善,其中PSO的优化效果更好,PSO-BP的预测精度要高于GA-BP预测模型。
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