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基于剪枝神经网络的燃料电池组荷电状态预测模型研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第6-7页 | | Abstract | 第7-8页 | | 变量注释表 | 第16-17页 | | 1 绪论 | 第17-24页 | | 1.1 新能源汽车发展概况 | 第17-18页 | | 1.2 课题研究背景 | 第18-19页 | | 1.3 国内外研究现状 | 第19-21页 | | 1.4 主要研究内容 | 第21-22页 | | 1.5 本文组织结构 | 第22-24页 | | 2 相关理论与技术概述 | 第24-30页 | | 2.1 SOC定义及经典估算算法 | 第24-26页 | | 2.2 粒子群算法 | 第26-27页 | | 2.3 BP神经网络模型 | 第27-28页 | | 2.4 本章小结 | 第28-30页 | | 3 燃料电池组特征分析 | 第30-38页 | | 3.1 电池组动态特征和静态特征 | 第30-34页 | | 3.2 特征评价标准 | 第34-35页 | | 3.3 特征预测计算与分析 | 第35-37页 | | 3.4 本章小结 | 第37-38页 | | 4 改进粒子群算法 | 第38-46页 | | 4.1 粒子位置混沌初始化 | 第38-40页 | | 4.2 非线性参数表达式 | 第40-41页 | | 4.3 循环单维度寻优策略 | 第41-42页 | | 4.4 基于FWA的粒子群算法 | 第42-43页 | | 4.5 算法仿真实验 | 第43-45页 | | 4.6 本章小结 | 第45-46页 | | 5 基于剪枝神经网络的燃料电池组荷电状态预测模型 | 第46-58页 | | 5.1 BP神经网络拓扑结构 | 第46-47页 | | 5.2 粒子群算法初优化权值阈值 | 第47-51页 | | 5.3 激活函数 | 第51-54页 | | 5.4 算法仿真实验 | 第54-57页 | | 5.5 本章小结 | 第57-58页 | | 6 总结与展望 | 第58-60页 | | 6.1 论文工作总结 | 第58-59页 | | 6.2 后续工作与展望 | 第59-60页 | | 参考文献 | 第60-64页 | | 作者简历 | 第64-65页 | | 致谢 | 第65-66页 | | 学位论文数据集 | 第66页 |
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论文编号BS4685446，这篇论文共66页
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