PEMFC堆退化混合预测模型

长期预测更准

结合半经验与数据驱动方法,兼顾整体退化趋势与局部动态特性,长期预测误差显著低于纯数据驱动模型。

Wang, Yupeng · Wu, Kangcheng · Zhao, Honghui · 李金城 · Sheng, Xia · Yan, Yin · Qing, Du · Zu, Bingfeng · Han, Linghai · 焦魁

Energy and AI 2023

参数信息

长期预测RMSE
0.8144 V
数据驱动模型短期预测RMSE
1.0 V
数据驱动模型长期预测RMSE
1.63 V

技术优势

长期预测不发散

混合模型用半经验预测修正数据驱动模型的输入,有效抑制长期预测中的振荡。

误差控制到0.81V

混合模型在长期预测上达到RSEM=0.8144 V,优于纯数据驱动模型的1.63 V。

兼具局部动态特性

混合模型保留了数据驱动模型的局部变化捕捉能力,预测结果具有准确的局部变化特征。

应用场景