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基于改进长短期记忆网络的质子交换膜燃料电池长期老化预测
车辆工程·机械工程 | 更新时间：2026-01-28

    • 基于改进长短期记忆网络的质子交换膜燃料电池长期老化预测

    • Long-term aging prediction of proton exchange membrane fuel cell based on improved long short term memory networks

    • “在质子交换膜燃料电池领域，专家提出了基于LOWESS去噪的2D-G-LSTM预测方法，有效提高了长期老化预测精度。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2026年56卷第1期 页码：64-75
    • 作者机构：

      1.兰州交通大学 自动化与电气工程学院，兰州 730070

      2.中车唐山机车车辆有限公司，河北 唐山 063035

    • 作者简介：

      查鹏堂（1980-），男，讲师，博士研究生.研究方向：质子交换膜燃料电池寿命预测.E-mail：ppzha@mail.lzjtu.cn

    • 基金信息：
      中车“十四五”科技重大专项项目(2021CXZ021);甘肃省教育厅优秀研究生“创新之星”项目(2023CXZX-616)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240663    

      中图分类号： TK91

    • 收稿：2025-06-14，

      纸质出版：2026-01-01

    移动端阅览

  • 查鹏堂,齐丰旭,杨雨泽等.基于改进长短期记忆网络的质子交换膜燃料电池长期老化预测[J].吉林大学学报（工学版）,2026,56(01):64-75. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240663.

    ZHA Peng-tang,QI Feng-xu,YANG Yu-ze,et al.Long-term aging prediction of proton exchange membrane fuel cell based on improved long short term memory networks[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2026,56(01):64-75. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240663.

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