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吴帆

作品数：2 被引量：16H指数：1
供职机构：重庆通信学院更多>>
发文基金：重庆市科技攻关计划国际科技合作与交流专项项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇电池
  • 2篇蓄电池
  • 2篇遗传退火
  • 2篇遗传退火算法
  • 2篇退火算法
  • 2篇VRLA蓄电...
  • 1篇电池组
  • 1篇蓄电池组
  • 1篇优化算法
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇支持向量机回...
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇铅酸
  • 1篇铅酸蓄电池
  • 1篇铅酸蓄电池组
  • 1篇网络
  • 1篇向量
  • 1篇向量机

机构

  • 2篇重庆通信学院
  • 1篇重庆大学

作者

  • 2篇吴帆
  • 2篇曹龙汉
  • 1篇黄剑
  • 1篇刘小丽
  • 1篇沈小厚
  • 1篇代睿

传媒

  • 1篇仪器仪表学报
  • 1篇工业控制计算...

年份

  • 2篇2009
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
铅酸蓄电池组容量测试与活化技术研究与实现
2009年
针对当前国内外铅酸蓄电池容量测试及活化设备智能化程度低、容量快速预测误差大和功能简单等问题,提出一种基于遗传退火优化BP神经网络的蓄电池剩余容量快速预测算法和劣化蓄电池活化诊治方法。研制了基于ARM9和μC/OS-Ⅱ嵌入式操作系统平台的蓄电池容量预测与活化诊治系统。系统由总控、充电和放电三个单元组成,各单元通过RS-485总线构成分布式测控系统,具有蓄电池充电、放电、剩余容量快速预测和劣化电池活化等功能。
代睿曹龙汉吴帆刘小丽沈小厚
关键词：VRLA蓄电池遗传退火算法BP神经网络
SVR优化算法及其在蓄电池容量预测中的应用被引量：16
2009年
提出一种优化的支持向量机回归算法(SVR)并应用于阀控密封铅酸蓄电池(VRLA)的容量预测。选定径向基函数作为支持向量机回归算法的核函数,分别使用遗传算法和遗传退火算法对核参数进行寻优,在此基础上建立了蓄电池容量预测模型.比较了在遗传算法和遗传退火算法两种参数优化方法下支持向量机回归算法对VRLA容量预测的精准度。仿真结果表明,基于遗传退火算法寻优的支持向量机回归算法用于VRLA容量预测的性能优于单一的遗传寻优算法。
曹龙汉吴帆黄剑陈学军
关键词：支持向量机回归遗传退火算法VRLA蓄电池
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