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能源短缺和環(huán)境問題已成為本世紀全球面臨的最重要課題，作為一種新的能源形式，固體氧化物燃料電池（SOFC）技術(shù)日益受到重視。由于現(xiàn)有的SOFC模型過于復(fù)雜，難以滿足工程上對SOFC系統(tǒng)實時控制的需求，提出利用粒子群算法（PSO）優(yōu)化徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而實現(xiàn)對SOFC的建模。PSO對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中心值和連接權(quán)值進行優(yōu)化，提高了網(wǎng)絡(luò)的泛化性能，使其非線性逼近能力更強，從而達到精確模型的目的。仿真實驗驗證了粒子群算法在SOFC建模的有效性。
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