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申请/专利权人：兰州交通大学
摘要：本申请公开了一种质子交换膜燃料电池的老化预测方法、设备及介质，涉及燃料电池领域，包括：获取质子交换膜燃料电池在不同历史采样时间点的电堆电压，获得按照时间历史采样时间段顺序排列的电堆电压序列；在电堆电压序列中截取训练样本，构建训练集；利用训练集采用蜜獾算法对门控循环单元神经网络模型进行训练，获得训练好的门控循环单元神经网络模型；并基于当前时刻及当前时刻之前的n‑1个的电堆电压，对当前时刻之后的N‑n个电堆电压进行预测，进而预测电池的老化趋势。本申请通过利用训练集采用蜜獾算法对门控循环单元神经网络模型进行训练，并基于训练好的模型进行电堆电压的预测，提高了质子交换膜燃料电池的老化预测精度。
主权项：1.一种质子交换膜燃料电池的老化预测方法，其特征在于，所述质子交换膜燃料电池的老化预测方法包括：获取质子交换膜燃料电池在不同历史采样时间点的电堆电压，获得按照时间历史采样时间段顺序排列的电堆电压序列；在电堆电压序列中截取训练样本，构建训练集；所述训练样本中的前n个电堆电压为输入数据，训练样本中的后N-n个电堆电压为输出数据，N为训练样本中包含的电堆电压的数量；利用所述训练集采用蜜獾算法对门控循环单元神经网络模型进行训练，获得训练好的门控循环单元神经网络模型；利用训练好的门控循环单元神经网络模型，基于当前时刻及当前时刻之前的n-1个的电堆电压，对当前时刻之后的N-n个电堆电压进行预测；根据预测得到的当前时刻之后的N-n个电堆电压，预测质子交换膜燃料电池的老化趋势。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州交通大学 一种质子交换膜燃料电池的老化预测方法、设备及介质
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