10.3969/j.issn.1004-1478.2012.04.004
基于BP神经网络的阀控铅酸盐蓄电池劣化程度预测
为了提高对阀控铅酸盐蓄电池劣化程度的预测准确度,构建了一个具有自学习功能的BP神经网络预报模型,使用不同放电深度下的192组数据对BP神经网络进行训练和学习,然后使用训练好的BP神经网络对实时采集到的数据进行预报和分析,预报准确率达93%以上,证明预报模型具有较高的可靠性.
阀控铅酸盐蓄电池、BP神经网络、劣化程度预测
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TM561(电器)
河南省电力公司科技攻关项目豫电科20111613
2012-11-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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