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基于BP神经网络的阀控铅酸盐蓄电池劣化程度预测
被引量：
3
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作者
李东玉
王睿
冯宜民
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2012年第4期12-15,共4页
为了提高对阀控铅酸盐蓄电池劣化程度的预测准确度,构建了一个具有自学习功能的BP神经网络预报模型,使用不同放电深度下的192组数据对BP神经网络进行训练和学习,然后使用训练好的BP神经网络对实时采集到的数据进行预报和分析,预报准确率...
为了提高对阀控铅酸盐蓄电池劣化程度的预测准确度,构建了一个具有自学习功能的BP神经网络预报模型,使用不同放电深度下的192组数据对BP神经网络进行训练和学习,然后使用训练好的BP神经网络对实时采集到的数据进行预报和分析,预报准确率达93%以上,证明预报模型具有较高的可靠性.
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关键词
阀控铅酸盐蓄电池
BP神经网络
劣化程度预测
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职称材料
题名
基于BP神经网络的阀控铅酸盐蓄电池劣化程度预测
被引量：
3
1
作者
李东玉
王睿
冯宜民
机构
河南省太康县电业管理局
河南省范县供电局
洛阳市人力资源和社会保障局
出处
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2012年第4期12-15,共4页
基金
河南省电力公司科技攻关项目(豫电科20111613)
文摘
为了提高对阀控铅酸盐蓄电池劣化程度的预测准确度,构建了一个具有自学习功能的BP神经网络预报模型,使用不同放电深度下的192组数据对BP神经网络进行训练和学习,然后使用训练好的BP神经网络对实时采集到的数据进行预报和分析,预报准确率达93%以上,证明预报模型具有较高的可靠性.
关键词
阀控铅酸盐蓄电池
BP神经网络
劣化程度预测
Keywords
valve regulated lead acid battery
BP neural network
impairment degree forecast
分类号
TM561 [电气工程—电器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BP神经网络的阀控铅酸盐蓄电池劣化程度预测
李东玉
王睿
冯宜民
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2012
3
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