【摘 要】
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针对传统的神经网络电池建模方法的缺陷,利用计算智能算法训练的RBF网络实现镍氢动力电池组建模;采用免疫聚类的方法,通过对样本径基进行成分提取,并与自适应并行免疫进化策
【机 构】
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长安大学工程机械学院,西安交通大学机械工程学院
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针对传统的神经网络电池建模方法的缺陷,利用计算智能算法训练的RBF网络实现镍氢动力电池组建模;采用免疫聚类的方法,通过对样本径基进行成分提取,并与自适应并行免疫进化策略（PIES）相结合,形成一种更有效的RBF网络构造策略,并对理论分析进行放电验证。研究结果表明：利用计算智能算法训练的RBF网络实现镍氢动力电池组建模,有效地减少了训练时间;同时能够减少RBF网络的隐节点数目,并有效地确定中心宽度;该建模方法比传统网络镍氢电池建模方法精度有所提高,最大电压误差在0.3 V以内。
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