10.3969/j.issn.1000-3932.2001.02.003
燃料电池基于改进遗传算法的多层前向神经网络控制
通过对熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)温度动态模型的分析，根据控制对象的非线性和参数分布的特点，提出了基于遗传算法的反馈型多层前向神经网络对顺流型MCFC温度进行控制的方案；通过对传统遗传算法的分析，提出了改进的遗传算法，用该算法对神经网络的权值进行优化，并给出了具体的学习算法。最后结合前人在MCFC模型动特性分析方面的工作和实验数据进行了仿真，结果表明这种控制方法是合理和有效的。
燃料电池、遗传算法、多层前向神经网络、仿真
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TP183(自动化基础理论)
上海市科技发展基金993012008
2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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