【摘 要】
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针对现有的固体氧化物燃料电池（SOFC）模型过于复杂的弊端,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的建模方法,用具有径向基函数（RBF）核函数的LS-SVM建立了SOFC电堆的非线性模型.
【机 构】
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上海交通大学自动化系燃料电池研究所
【基金项目】
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863计划（2003AA517020）资助项目.
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针对现有的固体氧化物燃料电池（SOFC）模型过于复杂的弊端,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的建模方法,用具有径向基函数（RBF）核函数的LS-SVM建立了SOFC电堆的非线性模型.应用仿真对建模的有效性和精度进行了检验,并与径向基函数神经网络（RBFNN）模型的辨识效果进行了比较.仿真结果证明,与RBFNN模型相比,LS-SVM模型具有较高的预测精度,这表明用LS-SVM对SOFC电堆进行建模是可行的.该LS-SVM模型的建立,对SOFC系统控制策略的研究具有一定的实用价值.
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