质子交换膜燃料电池氧利用率预测与吹扫策略优化数据集

数据集概述

本数据集包含质子交换膜燃料电池氧利用率预测与吹扫策略优化的实验数据及MATLAB代码。基于不同吹扫操作和负载水平的实验数据训练神经网络模型，用于预测新吹扫时长下的氧利用率并评估模型性能。

文件详解

• 文件名称: Prediction of oxygen utilization and purge strateg/Data_Matlabcode.rar
• 文件格式: RAR压缩文件
• 文件内容: 包含实验数据及用于预测质子交换膜燃料电池氧利用率的MATLAB代码，实验数据基于多种吹扫操作（吹扫间隔、吹扫时长）和负载水平生成，支持模型训练、验证及新吹扫时长下的性能评估。

适用场景

• 燃料电池技术研究: 分析氧利用率与吹扫策略的关联，优化质子交换膜燃料电池运行参数
• 人工智能应用: 基于实验数据训练与验证神经网络模型，提升燃料电池性能预测精度
• 能源工程分析: 探究不同负载水平下吹扫操作对燃料电池效率的影响，指导实际运行策略
• 模型性能评估: 验证神经网络模型在燃料电池参数预测任务中的准确性与可靠性