【摘 要】
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为了较精确地表征超级电容的对外特性,提出了一种基于RBF-ELM（Radical Basis Function-Extreme Learning Machine）神经网络的超级电容建模方法。通过分析超级电容工作原理,提出
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61364007）,国家自然科学基金重点项目（61034002）
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为了较精确地表征超级电容的对外特性,提出了一种基于RBF-ELM（Radical Basis Function-Extreme Learning Machine）神经网络的超级电容建模方法。通过分析超级电容工作原理,提出并表征了影响超级电容对外特性的一个重要参数Q;介绍了所选网型RBF-ELM的原理及结构;在Matlab环境下,结合超级电容实际状态下的工作数据,选用RBF-ELM网络进行建模,仿真结果证明了所提参数Q的有效性。比较了其他网型的建模性能,表明该方法具有较好的实时性和精度。
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