利用BP神经网络模型预测镁基固态储氢材料性能的方法

摘要

本发明提供了一种利用BP神经网络模型预测镁基固态储氢材料性能的方法，首先，确定与镁基固态储氢材料吸/放氢性能直接相关的主要操作参数，利用这些主要操作参数建立样本数据；然后，根据所述样本数据，建立用于预测镁基固态储氢材料吸/放氢过程的BP神经网络模型，并利用BP神经网络算法，对该BP神经网络模型进行训练，得到训练好的BP神经网络模型。最后，使用训练好的BP神经网络模型对镁基固态储氢材料进行预测，得到该镁基固态储氢材料的吸/放氢性能。本发明的有益效果是：可以快速预测镁基固态储氢材料的吸/放氢速率，对于寻找使镁基固态储氢材料吸/放氢性能达到最优的系统状态点即相对应的温度和压力条件具有重要的意义。