[发明专利]基于粒子群算法的极化曲线拟合方法有效
| 申请号： | 201811318562.5 | 申请日： | 2018-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN109376446B | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 孙峰;孙伟;张志伟;张天麟;戴汝飞 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/00 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 刘琰;张妍 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于粒子群算法的极化曲线拟合方法，包括确定极化曲线实验数据和函数模型表达式；利用粒子群算法求解最优适应度值，该方法用于确定电化学极化曲线函数模型中的动力学参数，以解决目前曲线拟合方法中对于数据点的拟合精度不高和对函数模型中参数初始值的要求过高的问题，本发明的极化曲线拟合方法只需要设置一些粒子群算法的初始参数，无需对函数模型中的参数进行初始值设置，便可实现曲线拟合，本发明将约束范围内所有可能的结果作为粒子的搜索空间，每个粒子有速度和位置两个属性，其中位置信息便代表参数，将误差平方和作为目标函数，通过设定初始粒子种群并按算法进行进化计算，最终结果精度高，误差小。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 粒子 算法 极化 曲线拟合 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于粒子群算法的极化曲线拟合方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，确定极化曲线实验数据和函数模型表达式；S2，利用粒子群算法求解最优适应度值。
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