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采用一种改进粒子群优化（PSO）算法,提出了一种优化燃料电池模型的方法,并用于质子交换膜燃料电池（PEMFC）的极化曲线模型,以得到最优参数。结果表明,这种优化模型的平均平方误差（MSE）为4.42×10^-10 V^2,相关系数为99.87%,数学模型和实验数据之间的拟合精度高。
基于改进PSO算法的燃料电池模型优化
【摘 要】
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采用一种改进粒子群优化（PSO）算法,提出了一种优化燃料电池模型的方法,并用于质子交换膜燃料电池（PEMFC）的极化曲线模型,以得到最优参数。结果表明,这种优化模型的平均平方误差（MS
【机 构】
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西南交通大学电气工程学院,淡马锡理工学工程学院,南洋理工大学电力电子工程学院
【出 处】
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电池
【发表日期】
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2007年6期
【基金项目】
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致谢：衷心感谢新加坡淡马锡理工学院的韩明博士为本次研究提供的实验指导和建议.
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