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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．
基于BP神经网络的阀控铅酸盐蓄电池劣化程度预测
【摘 要】
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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
【机 构】
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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】
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郑州轻工业学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2012年4期
【基金项目】
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河南省电力公司科技攻关项目（豫电科20111613）
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