预测精度99.79%
该混合深度学习模型结合二维卷积神经网络与门控循环单元，深入挖掘PEMFC性能退化中的非线性特征，预测精度高达99.79%。
Zihan, Tao · 张楚 · Jinlin, Xiong · Hu, Haowen · Ji, Jie · 彭甜 · Nazir, Muhammad Shahzad
Applied Energy 2023
模型预测精度达到99.79%，RMSE和MAE分别低至0.0072和0.0042，表明预测值与真实值高度吻合。
引入改进蝠鲼觅食优化算法，结合半均匀初始化、指数权重系数和适应度-距离平衡策略，有效避免局部最优，提升模型性能。
利用互信息选择相关特征，结合局部加权散点平滑去除噪声，提升样本质量，从而改善预测模型的训练效果。
采用二维卷积神经网络深入探索数据中的非线性退化特征，为后续GRU预测提供高质量输入。