資料介紹
能源短缺和環(huán)境問題已成為本世紀(jì)全球面臨的最重要課題,作為一種新的能源形式,固體氧化物燃料電池(SOFC)技術(shù)日益受到重視。由于現(xiàn)有的SOFC模型過于復(fù)雜,難以滿足工程上對SOFC系統(tǒng)實(shí)時控制的需求,提出利用粒子群算法(PSO)優(yōu)化徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而實(shí)現(xiàn)對SOFC的建模。PSO對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中心值和連接權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化,提高了網(wǎng)絡(luò)的泛化性能,使其非線性逼近能力更強(qiáng),從而達(dá)到精確模型的目的。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了粒子群算法在SOFC建模的有效性。
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