摘要
本发明公开了一种质子交换膜燃料电池性能退化区间预测方法,首先,采集质子交换膜燃料电池输出电压数据及其特征变量,采用快速相关性过滤法对特征变量进行特征选择;其次,利用鲁棒经验模态分解对输出电压数据进行分解,分解为多个子序列;使用样本熵聚合来重构多个子序列,以降低计算复杂度;然后,利用改进牛顿‑拉夫逊优化算法对构建的分位数回归‑时间卷积网络‑稀疏串联霍普菲尔德网络区间预测模型进行优化;最后,对各分量进行预测,得到各分量对应的条件分位数,累加得到最终区间预测结果。本发明可以更准确地预测质子交换膜燃料电池性能的退化情况,帮助及时识别并应对潜在问题,从而延长电池寿命、提高系统效率。