阴极成分对镍氢电池性能影响的神经网络分析

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用人工神经网络模型分析了镍氢电池阴极材料的合金成分对电化学容量衰减速度的影响。用“留一法”训练了模型,模型对训练样本的计算值与实测值在散点图中沿0~45°对角线分布,误差为:均方误差(MSE)为0.1195,相对均方误差(MSRE)为20.54%,拟合值(VOF)为1.9144。对合金成分的分析结果表明:电化学容量的衰减速度随Ni含量的增加而下降,随Co、Al和Si含量的增加而增大,La含量和Nd含量的影响不大。
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