一种质子交换膜燃料电池冷启动时间的预测方法

本发明公开了一种质子交换膜燃料电池冷启动时间的预测方法，所属领域为设计燃料电池领域，包括：采用多层感知器神经网络，利用深度学习方法建立初始参数与冷启动时间之间的非线性映射关系，最终，通过所训练得到的冷启动时间预测模型，进行冷启动时间预测。本方法兼具高精度、高效率、良好的物理可解释性和较强的泛化能力，为燃料电池的低温启动控制提供了重要的技术支撑，具有广阔的应用前景。