AB5型储氢合金初始放电容量与合金成分定量关系的神经网络分析

摘要：

为了研究AB5型储氢合金初始放电容量与合金成分间的关系,设计了径向基函数型人工神经网络模型.用“留一法”训练了模型,然后用训练好的神经网络模型预测了5个样本的初始放电容量,预测值和实验值在散点图中沿45°线分布,统计学指标为:均方误差(MSE)为6.063,相对均方误差(MSRE)为0.0262％,拟合分值(VOF)为1.934 5,说明人工神经网络预测的结果是准确、可靠的.最后用神经网络分析了AB5型储氢合金的合金成分对其初始放电容量的定量影响,结果表明:La、Nd含量对初始放电容量影响呈抛物线关系,初始放电容量存在一个极小值;Ce含量对初始放电容量影响较大,随Ce含量的增加而增大,且增幅较大;Pr含量的影响不大,随Pr含量的增加初始放电容量有小幅增大,最后趋于平稳.

关键词：AB5型储氢合金、初始放电容量、合金成分、人工神经网络、定量影响

所属期刊栏目：21

分类号：TP13;TM761;U666.1

资助基金：上海工程技术大学研究生科研创新项目14KY0514

在线出版日期：2014-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：14-19