基于贝叶斯正则化BP神经网络的PEMFC电堆建模.pdf

"基于贝叶斯正则化BP神经网络的PEMFC电堆建模" 基于贝叶斯正则化BP神经网络的PEMFC电堆建模是指使用贝叶斯正则化算法改进的BP神经网络来建立 PEMFC 电堆模型。 BP神经网络是一种常用的神经网络模型，具有良好的非线性拟合特性，但是在实际应用中，BP神经网络容易出现过拟合的问题，即训练精度高但是预测精度低。贝叶斯正则化算法可以解决这个问题，通过在BP神经网络中引入贝叶斯正则化项，可以减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力。 本文提出了一种基于贝叶斯正则化BP神经网络的PEMFC电堆建模方法，使用BP神经网络建立PEMFC电堆模型，并采用贝叶斯正则化算法来改进模型。仿真结果表明，经过训练后的电堆模型，在精度和稳定性上具有一定的优势，即使在训练样本数量减少的情况下，依然可以保持良好的泛化能力和较高的稳定性。 PEMFC电堆建模是PEMFC系统优化控制的基础，对PEMFC电堆的建模可以提高PEMFC系统的效率和可靠性。本文提出的方法可以为PEMFC电堆的建模提供一个新的思路，并且可以为PEMFC系统的优化控制提供一个有力的工具。 在深度学习领域，贝叶斯正则化算法是一种常用的正则化方法，可以用来解决神经网络中的过拟合问题。贝叶斯正则化算法可以自动地学习到模型的参数，避免人工设定参数的需求，提高模型的泛化能力。 BP神经网络是一种常用的神经网络模型，具有良好的非线性拟合特性，但是在实际应用中，BP神经网络容易出现过拟合的问题。贝叶斯正则化算法可以解决这个问题，通过在BP神经网络中引入贝叶斯正则化项，可以减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力。 PEMFC电堆是一个多变量耦合的复杂系统，具有非线性和耦合特性，使用传统的建模方法很难建立准确的模型。本文提出的方法可以为PEMFC电堆的建模提供一个新的思路，并且可以为PEMFC系统的优化控制提供一个有力的工具。 PEMFC电堆的建模可以提高PEMFC系统的效率和可靠性，对PEMFC电堆的建模可以提高PEMFC系统的优化控制能力。本文提出的方法可以为PEMFC电堆的建模提供一个新的思路，并且可以为PEMFC系统的优化控制提供一个有力的工具。 本文提出了一种基于贝叶斯正则化BP神经网络的PEMFC电堆建模方法，使用BP神经网络建立PEMFC电堆模型，并采用贝叶斯正则化算法来改进模型。该方法可以提高PEMFC电堆模型的泛化能力和稳定性，对PEMFC系统的优化控制提供一个有力的工具。