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2023-06-11 发布于四川
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一种基于深度学习的燃料电池剩余寿命预测方法.pdf

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本发明涉及一种基于深度学习的燃料电池剩余使用寿命预测方法。采用深度神经网络模型，从而实现燃料电池RUL的准确预测，属于质子交换膜燃料电池健康状态监测技术领域。具体步骤为：S1：获取燃料电池的监测数据，并降噪处理；S2：对降噪处理后的训练数据进行拟合，建立当前输入数据与目标数据之间的非线性映射关系；S3：建立损失函数并通过反馈求导的方法，优化神经网络模型参数，得到最优的神经网络模型；S4：将预测起点的输入数据作为最优DNN的输入，从而实现迭代滚动预测。S4可以简单的概括为：迭代地使用神经网络的当前

(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112986827 B (45)授权公告日 2022.06.03 (21)申请号 202110385900.2 G06N 3/04 (2006.01) (22)申请日 2021.04.

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