质子交换膜燃料电池（PEMFC）高电流密度性能预测方法、系统、设备及介质

质子交换膜燃料电池(PEMFC)高电流密度性能预测方法、系统、设备及介质；方法通过建立综合考虑电化学反应、质子传导、气体扩散、热量传递等复杂过程的多物理场耦合模型，基于基本物理定律采用偏微分方程描述各物理量变化；对质子交换膜燃料电池模型进行网格划分并数值离散；选定模型参数，通过不同工况实验数据验证模型；将实际工况参数输入模型预测性能，分析模拟结果；运用卷积神经网络、循环神经网络、自编码器分别从不同类型数据提取特征并融合，形成综合特征向量；构建深度神经网络预测模型，采用交叉熵损失函数与Adam优化器进行训练；利用Dropout、L1和L2正则化及k折交叉验证、迁移学习优化模型，提升泛化能力；系统、设备及介质基于所述方法实现质子交换膜燃料电池(PEMFC)高电流密度性能预测；提高预测精度、降低实验成本、助力深入理解内部机理，为燃料电池设计优化、运行管理和故障诊断提供有力支持。