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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	基于改进的GRNN的固体氧化物燃料电池辨识模型研究显示文摘固体氧化物燃料电池(SOFC)作为一种新的能源形式,日益受到重视.针对SOFC系统过于复杂,现有的理论电压模型存在明显不足的特点,绕开了SOFC的内部复杂性,利用经过粒子群算法(PSO)优化的广义回归神经网络(GRNN)对SOFC系统进行辨识建模.以氢气流速为神经网络辨识模型的输入量,电流/电压为输出量,建立SOFC在不同氢气流速下的电池电流/电压动态响应模型.仿真结果表明所建模型能基本表示出SOFC系统的电流/电压的动态响应,说明利用GRNN建模的有效性,所建模型精度也较高.	吴大中吴丽华	2013	能源研究与信息2013，29，4：	0

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