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【摘 要】
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针对现有的熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)模型过于复杂的弊端,本文应用RBF神经网络辨识方法建立了MCFC的温度非线性模型。简要分析了MCFC电堆的温度特性;讨论了应用RBF神经网络进行多输入/多输出非线性系统建模的主要问题,并详细给出了其辨识结构、算法和模型训练方案;应用仿真对建模的有效性和建模精度进行了检验,并与BP神经网络辨识的效果进行了对比。仿真结果证明RBF神经网络远比BP神经网络收敛得快
【机 构】
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上海交通大学电子信息学院自动化系
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2002年07期
【基金项目】
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上海市科技发展基金，上海交通大学校科研和教改项目
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