基于循环神经网络的PEMFC寿命预测

欧明阳; 杨代军; 张存满

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cqvip:在长短期记忆(LSTM)循环神经网络(RNN)的基础上,通过减少控制门的数量,引入门控循环单元(GRU)RNN。利用质子交换膜燃料电池(PEMFC)在动态循环工况下的耐久性测试数据,训练、验证RNN模型,并对PEMFC的剩余使用寿命进行预测。基于GRU所得的预测结果,能准确跟随实际电压值的变化,在计算速度和准确度方面优于LSTM。在电流密度为0.71 A/cm2时,预测结果的均方误差可达0.0035。

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来源
《电池》 |2020年第2期|123-126|共4页
作者
欧明阳; 杨代军; 张存满;
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作者单位

同济大学汽车学院上海 201804;

同济大学新能源汽车工程中心上海 201804;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类金属-空气电池;
关键词
质子交换膜燃料电池(PEMFC); 剩余使用寿命; 循环神经网络(RNN); 门控循环单元(GRU);

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