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一种基于改进型动态小波神经网络的航天Ni-Cd蓄电池寿命预测方法

摘要

一种基于改进型动态小波神经网络的航天Ni-Cd蓄电池寿命预测方法,实现为:收集所有航天Ni-Cd蓄电池寿命预测相关数据;寿命预测相关数据预处理;数据相关性分析;数据映射并得到Ni-Cd蓄电池放电终压的当量数据值;DWNN网络的改进;一次M-DWNN(1M-DWNN)网络的建立、训练及预测;基于二次M-DWNN(2M-DWNN)网络的自适应迭代预测模型建立、训练及预测;动态时间窗调整;本发明在寿命预测的过程中动态的调整整个DWNN网络,确保在整个寿命预测过程,预测精度随着时间的延长及数据量的增加不断提高。

著录项

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2015-01-21

    授权

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  • 2013-05-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01R 31/36 申请日:20121119

    实质审查的生效

  • 2013-04-03

    公开

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