| SOFC的支持向量机(SVM)辨识建模 |
| |
| 引用本文： | 霍海娥,霍海波,杨长生.SOFC的支持向量机(SVM)辨识建模[J].系统仿真学报,2010,22(6). |
| |
| 作者姓名： | 霍海娥 霍海波 杨长生 |
| |
| 作者单位： | 1. 成都航空职业技术学院建筑工程系,四川,610021
2. 上海海洋大学电气工程系,上海,201306 |
| |
| 摘 要： | 为了便于固体氧化物燃料电池(SOFC)的性能预测和控制方案设计,提出一种基于支持向量机(SVM)的建模方法,用具有RBF核函数的SVM建立了SOFC电池堆的非线性模型.应用仿真对所建SVM模型的有效性和精度进行了检验,并与BPNN模型的辨识效果进行了比较.仿真结果证明与BPNN模型相比,SVM模型具有较高的建模精度.该SVM辨识模型的建立,对SOFC系统的控制策略研究具有一定的实用价值.
|
| 关 键 词： | 固体氧化物燃料电池(SOFC) 支持向量机(SVM) BP神经网络(BPNN) 建模 |
Study of Support Vector Machine Model for SOFC |
| |
| HUO Hai-e,HUO Hai-bo,YANG Chang-sheng.Study of Support Vector Machine Model for SOFC[J].Journal of System Simulation,2010,22(6). |
| |
| Authors: | HUO Hai-e HUO Hai-bo YANG Chang-sheng |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
