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基于WOA-CNN-BiGRU的PEMFC性能衰退预测
1
作者
陈贵升
刘强
许杨松
《电源技术》
北大核心
2025年第4期831-840,共10页
针对PEMFC性能预测领域中存在的预测精度不足和泛化能力有限的问题,提出了一种结合鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的PEMFC输出性能预测方法。首先,采用最大信息系数从大量数据中提取对PEMFC输出性能影...
针对PEMFC性能预测领域中存在的预测精度不足和泛化能力有限的问题,提出了一种结合鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的PEMFC输出性能预测方法。首先,采用最大信息系数从大量数据中提取对PEMFC输出性能影响显著的特征,以降低计算复杂度。然后,结合CNN的特征提取能力和BiGRU在处理双向时间依赖性数据上的优势建立CNNBiGRU模型,并通过WOA优化其超参数进一步提升预测的准确性。最后,与传统预测模型进行对比,验证所建模型的优越性。实验结果表明:在训练集占比为60%时,模型在三种不同工况PEMFC老化数据集上的RMSE分别为0.0017、0.0014和0.0110,证明CNN-BiGRU模型具有较高的预测精度以及良好的泛化能力。
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关键词
PEMFC
性能衰退
鲸鱼优化算法
卷积神经网络
双向门控循环单元
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职称材料
题名
基于WOA-CNN-BiGRU的PEMFC性能衰退预测
1
作者
陈贵升
刘强
许杨松
机构
昆明理工大学云南省内燃机重点实验室
贵州永红换热冷却技术有限公司
出处
《电源技术》
北大核心
2025年第4期831-840,共10页
基金
国家自然科学基金(52165032)。
文摘
针对PEMFC性能预测领域中存在的预测精度不足和泛化能力有限的问题,提出了一种结合鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的PEMFC输出性能预测方法。首先,采用最大信息系数从大量数据中提取对PEMFC输出性能影响显著的特征,以降低计算复杂度。然后,结合CNN的特征提取能力和BiGRU在处理双向时间依赖性数据上的优势建立CNNBiGRU模型,并通过WOA优化其超参数进一步提升预测的准确性。最后,与传统预测模型进行对比,验证所建模型的优越性。实验结果表明:在训练集占比为60%时,模型在三种不同工况PEMFC老化数据集上的RMSE分别为0.0017、0.0014和0.0110,证明CNN-BiGRU模型具有较高的预测精度以及良好的泛化能力。
关键词
PEMFC
性能衰退
鲸鱼优化算法
卷积神经网络
双向门控循环单元
Keywords
PEMFC
performance degradation
whale optimization algorithm
convolutional neural network
bidirectional gated recurrent unit
分类号
TM911.4 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
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1
基于WOA-CNN-BiGRU的PEMFC性能衰退预测
陈贵升
刘强
许杨松
《电源技术》
北大核心
2025
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