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质子交换膜燃料电池（PEMFC）电堆的温度是影响燃料电池性能的关键因素之一，建立电堆的热系统模型是准确控制电堆温度的基础。文章中利用反向传播（BP）神经网络对质子交换膜燃料电池的静态热系统进行建模。仿真结果表明，神经网络建模方法能够较好地拟合数据。
基于BP神经网络的PEMFC电堆的静态热系统建模
【摘 要】
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质子交换膜燃料电池（PEMFC）电堆的温度是影响燃料电池性能的关键因素之一，建立电堆的热系统模型是准确控制电堆温度的基础。文章中利用反向传播（BP）神经网络对质子交换膜燃料电池
【机 构】
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唐山师范学院计算机科学系,唐山师范学院国资处
【出 处】
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唐山师范学院学报
【发表日期】
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2007年5期
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