基于多步长预测策略的质子交换膜燃料电池长期预测方法

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
基于多步长预测策略的质子交换膜燃料电池长期预测方法
申请号:CN202511007534
申请日期:2025-07-22
公开号:CN120511324B
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明涉及燃料电池技术领域,公开了一种基于多步长预测策略的质子交换膜燃料电池长期预测方法,包括如下步骤:实验数据预处理,取得模型训练数据集和长期预测初始输入数据;建立模型与训练模型,得到训练好的混合概率数据驱动电压衰退趋势预测模型;基于多步长预测策略的长期预测;预测结果与不确定性分析:将同一预测位置的平均值作为点估计结果,将95%置信水平的标准误差范围作为区间估计结果,通过误差评估指标对点估计和区间估计结果进行分析,同时计算区间估计集中率评估预测不确定性。本发明基于多步长预测策略的质子交换膜燃料电池长期预测方法,长期预测效果好,预测结果精度和可信度高。
技术关键词
长期预测方法 质子交换膜燃料电池 趋势预测模型 数据驱动模型 长短期记忆网络 注意力机制 矩阵 门控循环单元 表达式 策略 数据抽样 电压 滑动窗口 燃料电池技术 参数 训练集 滤波算法 索引