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基于改进Harris Hawk优化算法的虚拟电厂优化调度研究
1
作者 丁君 秦浩庭 +3 位作者 苏鹏 曾雪松 李竞轩 郝巍 《可再生能源》 北大核心 2025年第6期829-838,共10页
文章针对虚拟电厂的优化调度问题,提出了一种基于改进Harris Hawk优化算法的调度策略。该策略旨在提高包含光伏、风力发电、燃料电池以及热电联产单元的虚拟电厂的经济性和环境友好性,并引入电动汽车和储能系统分别作为灵活储备和旋转备... 文章针对虚拟电厂的优化调度问题,提出了一种基于改进Harris Hawk优化算法的调度策略。该策略旨在提高包含光伏、风力发电、燃料电池以及热电联产单元的虚拟电厂的经济性和环境友好性,并引入电动汽车和储能系统分别作为灵活储备和旋转备用,建立虚拟电厂灵活性聚合模型,通过改进的Harris Hawk优化算法调度方案。最后进行全面的日前调度和短期调度分析。结果表明,该策略能有效应对可再生能源的不确定性,实现对联络线功率的响应跟随。研究结果为虚拟电厂的协调优化调度提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 虚拟电厂 改进Harris hawk优化算法 灵活性聚合 日前和短期调度
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基于Harris Hawks优化算法的介质波导滤波器优化设计 被引量：2
2
作者 舒佩文 麦健业 褚庆昕 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期787-796,共10页
Harris Hawks优化(Harris Hawks optimization, HHO)算法是一种模拟鸟群合作捕食行为的新型群智能算法.介质波导滤波器是当前5G移动通信设备急需的器件,因此如何利用新型优化算法高效且精确地对介质波导滤波器进行优化设计十分重要.文... Harris Hawks优化(Harris Hawks optimization, HHO)算法是一种模拟鸟群合作捕食行为的新型群智能算法.介质波导滤波器是当前5G移动通信设备急需的器件,因此如何利用新型优化算法高效且精确地对介质波导滤波器进行优化设计十分重要.文中首先描述了HHO算法流程,并结合滤波器优化问题提出了一种通用框架;然后基于稳态假设对HHO算法的更新方程进行了理论分析,依据所导出的方程分析了算法的动态特性及收敛行为;最后利用HHO算法实现了两款介质波导滤波器的优化设计.为验证算法性能,将本文算法与三个著名的群智能算法进行比较.实验结果表明,HHO算法的收敛速度、效率和精度都明显优于目前业内主流应用的自适应差分进化算法、花粉授粉优化算法和灰狼优化算法. 展开更多
关键词 群智能优化算法 5G移动通信 Harris hawks优化(HHO)算法 滤波器优化设计 介质波导滤波器
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复杂山区环境下的应急无人机路径规划 被引量：2
3
作者 彭艺 唐剑 杨青青 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期585-594,共10页
针对复杂山区环境下应急通信无人机的飞行路径规划问题,通过综合考虑障碍物、无人机载重量、无人机电池容量等约束条件,为降低无人机的飞行时间并延长飞行距离,基于Harris鹰算法框架设计一种改进Harris鹰算法的无人机三维路径规划方法.... 针对复杂山区环境下应急通信无人机的飞行路径规划问题,通过综合考虑障碍物、无人机载重量、无人机电池容量等约束条件,为降低无人机的飞行时间并延长飞行距离,基于Harris鹰算法框架设计一种改进Harris鹰算法的无人机三维路径规划方法.首先,对Harris鹰的种群初始位置、位置更新方程和猎物的逃逸能量进行改进;其次,采用三次样条曲线插值法对路径进行平滑,以确保无人机飞行过程中安全可靠且平滑;最后,将应急无人机在具有不同障碍物的山区进行测试,并将所得结果与标准Harris鹰、蚁群算法和人工蜂群算法进行对比分析.分析结果表明,该算法所规划的三维路径规划方法生成的路径更短,并能更快地寻找到最优路径. 展开更多
关键词 路径规划 Harris鹰算法 无人机 最优路径
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基于改进HHO的水轮机空化信号降噪及特征提取
4
作者 刘忠 刘圳 +2 位作者 邹淑云 周泽华 乔帅程 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第2期70-75,111,共7页
为对水轮机空化声发射信号进行降噪并提取其时频特征,提出一种基于改进哈里斯鹰算法(IHHO)和波动散布熵(FDE)的降噪和特征提取方法。首先,利用秃鹰搜索算法(BES)的螺旋搜索机制改进哈里斯鹰算法(HHO)的全局搜索阶段。然后,以散布熵差异... 为对水轮机空化声发射信号进行降噪并提取其时频特征,提出一种基于改进哈里斯鹰算法(IHHO)和波动散布熵(FDE)的降噪和特征提取方法。首先,利用秃鹰搜索算法(BES)的螺旋搜索机制改进哈里斯鹰算法(HHO)的全局搜索阶段。然后,以散布熵差异互相关系数为适应度函数,利用IHHO对VMD进行参数寻优,对信号进行最优VMD分解和相关系数阈值重构从而实现降噪。最后,提取其能量和波动散布熵特征,分析其随空化系数变化的关系。结果表明:相较于灰狼-布谷鸟(GWO-CS)和HHO算法,IHHO对VMD寻优的降噪效果更好;随着空化系数减小,声发射信号能量呈现先增加、再减小、再增加、再减小的趋势,波动散布熵值呈现先减小后增大的趋势。 展开更多
关键词 声学 水轮机 空化 声发射 降噪 哈里斯鹰优化算法 秃鹰搜索算法
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基于适应度地形分析的优化算法调度方法
5
作者 朱晓东 任春晓 +2 位作者 刘晓兰 陈科 余春明 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第6期32-39,共8页
由于不同的优化问题具有不同的适应度地形,而一种优化算法通常只在某一种适应度地形上有更好的效果,因此,提出了一种基于适应度地形分析的优化算法调度方法(FL-AMAS)。首先,通过提取优化目标函数的局部峰簇数特征来描述优化问题的地形特... 由于不同的优化问题具有不同的适应度地形,而一种优化算法通常只在某一种适应度地形上有更好的效果,因此,提出了一种基于适应度地形分析的优化算法调度方法(FL-AMAS)。首先,通过提取优化目标函数的局部峰簇数特征来描述优化问题的地形特征,根据地形特征选择相应具有优势的算法,利用对算法的调度发挥不同算法的最大优势;其次,根据优化问题对探索性与开发性的平衡要求,选择了具有高开发能力的哈里斯鹰优化算法(HHO)和具有高探索能力的差分进化算法(DE)作为调度使用的算法,根据不同的适应度地形特征来选择更适合的算法。实验结果表明:在基准测试集上,相较于单独使用HHO,FL-AMAS在收敛性能上提升了75%;与DE算法相比,FL-AMAS收敛性能提升了40%。将FL-AMAS与6种先进算法进行比较,在75%的基准测试集上,FL-AMAS的收敛精度均优于这些算法。通过调度其他类型优化算法的结果进行对比,也验证了所提调度方法的有效性和扩展性。 展开更多
关键词 优化算法调度 适应度地形 特征提取 局部峰值点 哈里斯鹰优化算法 差分进化算法
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基于IHHO-Stacking集成模型的车辆驾驶性评估
6
作者 莫易敏 王相 +2 位作者 王哲 蒋华梁 李琼 《汽车技术》 北大核心 2025年第3期39-45,共7页
为解决车辆驾驶性主观评价一致性差及客观评价无法反映主观感受的问题,提出了一种基于堆叠(Stacking)集成学习方法的评价模型,首先研究了车辆加速工况特性,定义了工况驾驶性客观评价指标,使用评价指标作为输入特征训练Stacking集成模型... 为解决车辆驾驶性主观评价一致性差及客观评价无法反映主观感受的问题,提出了一种基于堆叠(Stacking)集成学习方法的评价模型,首先研究了车辆加速工况特性,定义了工况驾驶性客观评价指标,使用评价指标作为输入特征训练Stacking集成模型,并且使用改进的哈里斯鹰优化(IHHO)算法优化了Stacking集成模型,提高了预测性能。最后通过道路试验表明,IHHO-Stacking集成模型的性能均优于单个机器学习模型,IHHO-Stacking集成模型预测合格率达95%,能够更有效完成驾驶性评价。 展开更多
关键词 驾驶性 主观评价 改进的哈里斯鹰算法 STACKING 集成模型 客观评价
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基于RTH-FMD和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法研究
7
作者 唐贵基 张龙 +3 位作者 薛贵 徐振丽 曾鹏飞 王晓龙 《动力工程学报》 北大核心 2025年第5期714-723,共10页
针对滚动轴承的早期故障诊断问题,深入研究了一种红尾鹰(RTH)算法参数优化特征模态分解(FMD)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过理论分析,设计出脉冲能量因子指标(PEFI),并将其作为适应度函数;其次,利用RTH算法并行搜寻... 针对滚动轴承的早期故障诊断问题,深入研究了一种红尾鹰(RTH)算法参数优化特征模态分解(FMD)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过理论分析,设计出脉冲能量因子指标(PEFI),并将其作为适应度函数;其次,利用RTH算法并行搜寻FMD的关键影响参数组合,自适应地达到信号最佳分解效果;再次,通过PEFI选取分解后的最优信号分量,并进行包络解调运算;最后,计算包络信号的1.5维谱,在谱图中分析、提取轴承故障特征频率信息,实现轴承早期微弱故障的准确性诊断。模拟故障实验和工程案例分析结果表明:所研究方法解决了参数自适应的问题,大幅降低了噪声及其他干扰成分对诊断的影响,拥有良好的鲁棒性,能够有效提取轴承早期故障信号中的微弱特征信息,具有重要的实际工程参考价值。 展开更多
关键词 滚动轴承 微弱故障提取 特征模态分解 红尾鹰算法 1.5维谱
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改进HHO算法优化的BPNN模型在管道腐蚀速率预测中的应用
8
作者 线岩团 苗育华 +1 位作者 相艳 郭军军 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第11期4222-4231,共10页
油气管道在运行过程中常会出现腐蚀问题,建立合理的模型并准确预测管道的腐蚀速率具有重要的现实意义。针对传统BP神经网络模型的不足,采用新型Sine混沌映射对哈里斯鹰优化(Harris Hawk Optimization,HHO)算法进行改进,建立了基于改进... 油气管道在运行过程中常会出现腐蚀问题,建立合理的模型并准确预测管道的腐蚀速率具有重要的现实意义。针对传统BP神经网络模型的不足,采用新型Sine混沌映射对哈里斯鹰优化(Harris Hawk Optimization,HHO)算法进行改进,建立了基于改进哈里斯鹰优化算法的优化BP神经网络(Improved Harris Hawk Optimization-Back Propagation Neural Network,IHHO-BPNN)模型,并对比分析了IHHO-BPNN模型、HHO-BPNN模型及传统BPNN模型对管道腐蚀速率的预测精度。输油管道腐蚀速率的预测结果表明,IHHO-BPNN模型的平均绝对百分比误差和均方根误差分别为1.473%和0.001,HHO-BPNN模型的平均绝对百分比误差和均方根误差分别为4.647%和0.004,而传统BPNN模型的预测精度较差;南海油田管道腐蚀速率的预测结果表明,IHHO-BPNN模型的平均绝对百分比误差和均方根误差均低于HHO-BPNN模型和传统BPNN模型;混沌映射的引入改善了种群的多样性并可以更好地探索寻优空间,有助于提高HHO-BPNN模型的预测精度。 展开更多
关键词 安全工程 管道腐蚀速率 哈里斯鹰优化算法 混沌映射 BP神经网络 模型精度
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样本不平衡条件下煤矿突水水源识别——以谢桥煤矿为例
9
作者 王彦彬 闫晓杉 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第7期2553-2561,共9页
为了有效识别煤矿突水水源,以保障煤矿安全生产,使用合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique, SMOTE)补充少数类样本,继而采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)模型对突水水源进行识别。试验选取96条... 为了有效识别煤矿突水水源,以保障煤矿安全生产,使用合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique, SMOTE)补充少数类样本,继而采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)模型对突水水源进行识别。试验选取96条谢桥煤矿水化学数据进行分析,首先对样本数据进行标准化处理和主成分分析(Principal Component Analysis, PCA),将数据集划分为训练集和测试集,对训练集中少数类样本采用SMOTE法生成新的样本,然后采用改进混沌哈里斯鹰优化(Chaos Harris Hawks Optimization, CHHO)算法结合十折交叉验证优化支持向量机惩罚因子C和径向基函数(Radial Basis Function, RBF)核的参数γ,根据优化结果建立突水水源识别模型,对测试集中突水水源进行识别。将该方法与朴素贝叶斯、随机森林所得结果进行比较,结果显示,采用本方法对测试集识别结果准确性优于其他两种方法,表明该方法在突水水源识别上具有良好的实用性和有效性。 展开更多
关键词 安全工程 突水水源识别 主成分分析 合成少数类过采样技术 混沌哈里斯鹰优化算法 支持向量机
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基于多策略改进HHO算法的机器人路径规划 被引量：1
10
作者 刘拴 艾尔肯·亥木都拉 岳凡 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第6期94-98,103,共6页
为解决服务机器人在路径规划中收敛效率低及易陷入局部最优的问题,提出了一种多策略改进的哈里斯鹰优化算法(MIHHO)。首先,引入分段式混沌映射对种群进行初始化,使得种群分布更加均匀;其次,通过引入随机余弦能量收敛因子对猎物能量进行... 为解决服务机器人在路径规划中收敛效率低及易陷入局部最优的问题,提出了一种多策略改进的哈里斯鹰优化算法(MIHHO)。首先,引入分段式混沌映射对种群进行初始化,使得种群分布更加均匀;其次,通过引入随机余弦能量收敛因子对猎物能量进行平衡开发探索;然后,通过动态透镜成像学习及余弦优化策略对种群进行位置更新,提高算法的收敛效率;最后,通过融合莱维飞行与多维随机游走策略,避免了算法陷入局部最优。结果表明,MIHHO算法在路径规划中表现出高效的寻优能力,路径寻优时间缩短了42.49%,迭代次数减少了43.06%。 展开更多
关键词 服务机器人 哈里斯鹰优化算法 路径规划 高效寻优
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基于IHHO-LSTM-KAN的大坝变形预测模型
11
作者 丁勇康 远近 +3 位作者 毛延翩 都旭煌 齐智勇 苏怀智 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第5期170-182,共13页
【目的】全生命周期高精度的变形预测是评估大坝服役性态和保障大坝安全运行的关键方法。目前预测模型存在数据特征相关性解析不足、对短时序数据预测精度不高、忽视时序持续增长的特性、模型训练易陷入局部最优等问题。【方法】提出一... 【目的】全生命周期高精度的变形预测是评估大坝服役性态和保障大坝安全运行的关键方法。目前预测模型存在数据特征相关性解析不足、对短时序数据预测精度不高、忽视时序持续增长的特性、模型训练易陷入局部最优等问题。【方法】提出一种大坝变形预测模型,利用长短期记忆网络(LSTM)捕捉时序长短期依赖关系,并耦合KAN机制改进网络全连接层结构以增强对长短时序复杂数据关系的表征能力,采用多策略改进的哈里斯鹰优化算法(IHHO)探索超参数最优组合,从而优化模型结构、解决梯度问题、加速训练收敛并提高预测性能。【结果】实例表明,该模型对长短时序的预测精度和泛化能力均优于其他深度学习模型,收敛速度优于其他智能优化算法,KAN机制对短时序预测的改进效果较为明显。【结论】所建模型具有较好的稳健性与适用性,可为大坝全生命周期的安全监测提供技术参考。 展开更多
关键词 大坝变形预测 短时间序列 长短期记忆网络 KAN 改进哈里斯鹰优化算法 变形 影响因素
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基于稀疏Volterra模型的压电陶瓷作动器建模
12
作者 李思奇 王贞艳 陈志梅 《压电与声光》 北大核心 2025年第5期887-893,共7页
针对压电陶瓷作动器的迟滞非线性特性,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的Volterra建模方法。针对高阶Volterra模型精度提升引起的维度灾难问题,引入L1正则化对Volterra核函数进行稀疏压缩,仅需辨识各阶非线性项输入及其高阶幂项的... 针对压电陶瓷作动器的迟滞非线性特性,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的Volterra建模方法。针对高阶Volterra模型精度提升引起的维度灾难问题,引入L1正则化对Volterra核函数进行稀疏压缩,仅需辨识各阶非线性项输入及其高阶幂项的系数。同时,在哈里斯鹰优化算法中引入动态边界收缩机制,避免辨识过程陷入局部最优。对单频和复合频率下压电作动器的输入输出数据进行建模,结果表明,所提出模型的模型检验相对误差小于0.22%。与传统的正交梯度下降算法的经典Volterra模型相比,建模均方误差降低了25%;与粒子群优化算法辨识的PI模型相比,建模均方误差在30/60/90 Hz复合频率输入下由0.675 7μm降低为0.025 7μm,证明了所提模型的正确性和有效性。 展开更多
关键词 压电陶瓷作动器 率相关迟滞 非线性 稀疏Volterra模型 改进哈里斯鹰优化算法
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基于IHHO算法的柔性关节机械臂奇异摄动控制 被引量：2
13
作者 吴启亮 冯韵哲 李明远 《振动与冲击》 北大核心 2025年第13期200-209,共10页
针对模型不确定的柔性关节机械臂轨迹跟踪问题,提出一种基于奇异摄动理论和改进哈里斯鹰优化(improved Harris Hawk optimization,IHHO)算法的轨迹跟踪方案。利用奇异摄动理论将原系统解耦为慢子系统和快子系统,针对快子系统,采用速度... 针对模型不确定的柔性关节机械臂轨迹跟踪问题,提出一种基于奇异摄动理论和改进哈里斯鹰优化(improved Harris Hawk optimization,IHHO)算法的轨迹跟踪方案。利用奇异摄动理论将原系统解耦为慢子系统和快子系统,针对快子系统,采用速度差值反馈控制以抑制柔性关节引起的振动;针对慢子系统,考虑饱和转矩输入的同时设计固定时间控制器,并采用径向基神经网络逼近模型的不确定部分,以实现机械臂的轨迹跟踪。为了解决控制算法中参数整定耗时且难以实现理想控制效果的问题,提出一种采用circle映射初始化种群,融合互利共生策略和自适应柯西变异的IHHO算法,并通过IHHO算法自动整定出最优的控制参数。通过仿真试验可知,该研究所提控制方案能有效抑制振动,具有良好的轨迹跟踪能力。 展开更多
关键词 柔性关节机械臂 改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法 奇异摄动 定时控制
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基于FHO-CatBoost的分布式电源调控异常事件检测
14
作者 谢国强 卢志学 +4 位作者 陈明亮 余滢婷 潘本仁 孙鹤洋 李元诚 《电网技术》 北大核心 2025年第4期1625-1634,共10页
新型电力系统的全面推进仍然面临多重安全挑战,特别是分布式电源系统容易受极端天气、自然灾害和网络攻击等威胁,从而导致系统波动异常和设备故障,使得分布式电源调度控制面临更加复杂的局面。为应对这些挑战,提高异常事件的检测效率和... 新型电力系统的全面推进仍然面临多重安全挑战,特别是分布式电源系统容易受极端天气、自然灾害和网络攻击等威胁,从而导致系统波动异常和设备故障,使得分布式电源调度控制面临更加复杂的局面。为应对这些挑战,提高异常事件的检测效率和准确率,以辅助分布式电源系统的调控决策技术,提出了一种基于火鹰优化的CatBoost算法(fire hawk optimizer-CatBoost,FHO-CatBoost)的分布式电源调控异常事件检测模型。该模型充分利用了CatBoost的强大梯度框架和自动处理类别特征的能力,通过FHO算法的调整超参数优化模型,提高了检测效率与识别准确率。实验结果证明,FHO-CatBoost模型在不同类别异常事件准确检测和整体性能上均表现优越,并在多方面性能评估中均优于其他主流梯度提升算法,在准确率上达到了91.59%,较最好的CatBoost方法提升了6.58%,具有更出色的性能表现,在分布式电源调控异常事件检测中具有显著优势,为电力系统安全运行提供了重要支持。 展开更多
关键词 分布式电源 异常事件检测 CatBoost 火鹰优化算法
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高斯混沌火鹰优化算法求解动态优化问题的研究及应用
15
作者 陈泳璋 莫愿斌 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第2期436-449,共14页
在化学工业上有许多重要的化学过程依赖于动态优化,存在非线性与不连续性等因素,为寻找更高效的求解算法,在火鹰优化算法的基础上提出高斯混沌火鹰优化算法,在将控制变量参数化后用该算法求解此类问题。使用tent混沌映射替换原来的初始... 在化学工业上有许多重要的化学过程依赖于动态优化,存在非线性与不连续性等因素,为寻找更高效的求解算法,在火鹰优化算法的基础上提出高斯混沌火鹰优化算法,在将控制变量参数化后用该算法求解此类问题。使用tent混沌映射替换原来的初始化种群方式,以使算法的最初分布更具合理性;在分析在火鹰位置更新、猎物位置更新后引入了竞争协同捕猎和逃避效应权重,提升了算法的开发和探索能力,同时还嵌入了高斯采样提高了种群的多样性,进一步增强了算法局部寻优和动态适应能力。仿真结果证明了算法在求解化工动态优化问题的有效性。 展开更多
关键词 化工动态优化 高斯采样 控制变量参数化 混沌映射 火鹰优化
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基于HHO-BP神经网络的低压断路器寿命预测及其优化方法
16
作者 林峰 王义国 +2 位作者 姚勇 孟祥宇 宋洋 《广东电力》 北大核心 2025年第10期39-49,共11页
低压断路器作为电气保护设备,其性能可靠性直接影响到电力系统的稳定运行。传统断路器电寿命预测方法(如时间序列预测、线性回归等)虽然在一定程度上能够预测断路器的性能退化,但往往忽略了工作环境的复杂性和数据的非线性特征,限制了... 低压断路器作为电气保护设备,其性能可靠性直接影响到电力系统的稳定运行。传统断路器电寿命预测方法(如时间序列预测、线性回归等)虽然在一定程度上能够预测断路器的性能退化,但往往忽略了工作环境的复杂性和数据的非线性特征,限制了预测模型的准确性。近年来,基于神经网络的预测方法由于其在处理非线性问题上的优势而被广泛研究,但面临数据量需求大、模型泛化能力不足等挑战。为此,提出一种基于哈里斯鹰优化(Harris’s hawk optimization,HHO)算法的反向传播(back propagation,BP)神经网络建模方法。该方法通过HHO算法的全局搜索能力,有效优化BP神经网络的初始权重和偏置,解决传统BP算法在复杂数据条件下收敛速度慢、预测精度不足的问题;进而引入迁移学习,结合仿真数据与少量实测数据,实现HHO-BP神经网络模型从仿真数据到实际工况的知识迁移。该方法可减少对大规模实测数据的依赖,提高模型在小数据集下的预测能力。实验结果表明,HHO-BP模型在数据测试集上,其预测的平均绝对误差相较于标准BP网络降低了54%;进一步引入迁移学习后,模型展现出对不同实际工况的良好适应性。 展开更多
关键词 低压断路器 电寿命预测 反向传播网络模型 迁移学习 哈里斯鹰优化算法
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融合特征因子筛选的拱坝变形深度学习预测模型
17
作者 刘桓辰 朱静 郭梦京 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第3期123-134,共12页
【目的】变形是库水、温度和材料特性等多因素耦合作用下大坝整体服役性态的直接表征,建立精确、高效的预测模型对于掌握坝体变形趋势和评估大坝风险具有重要意义。【方法】针对传统预测模型精度低、适应性差和抗噪能力弱等问题,将哈里... 【目的】变形是库水、温度和材料特性等多因素耦合作用下大坝整体服役性态的直接表征,建立精确、高效的预测模型对于掌握坝体变形趋势和评估大坝风险具有重要意义。【方法】针对传统预测模型精度低、适应性差和抗噪能力弱等问题,将哈里斯鹰算法(HHO)、变分模态分解(VMD)、随机森林算法(RF)和长短时记忆神经网络(LSTM)相结合,提出了一种混凝土拱坝变形深度学习预测模型。首先,通过引入Tent混沌映射、能量随机性递减策略改进HHO算法,利用IHHO-VMD方法分解拱坝变形数据序列得到若干不同频率的模态分量(IMF);其次,利用RF算法计算变形特征因子的贡献率,筛选预测模型最优输入因子集合;最后,采用LSTM模型对各IMF分量进行学习和预测,重构各分量预测值得到最终的变形预测值。【结果】仿真信号分解结果表明:与现有信号分解方法相比,采用IHHO-VMD方法可以实现信号最优分解。通过某工程实例分析,所提模型预测4个测点位移时,平均RMSE、MAE、R^(2)和MAPE为0.3976 mm、0.3275 mm、0.9918和1.5194%。【结论】相较于其他组合模型,所提模型的4种评价指标结果均为最优,表明该模型具有预测精度高、泛化能力好和鲁棒性强等优势。 展开更多
关键词 混凝土拱坝变形 哈里斯鹰算法 变分模态分解 随机森林算法 长短时记忆神经网络 水利工程 变形
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基于改进哈里斯鹰优化算法的喷涂机器人时间最优轨迹规划
18
作者 范超杰 熊涛 +2 位作者 齐淑林 李浩 李自成 《机床与液压》 北大核心 2025年第11期10-18,共9页
高铁车内阻尼涂料喷涂覆盖全车身,车内结构复杂、喷涂面积大,机器人喷涂轨迹规划所需的时间长。为了提高高铁车内机器人喷涂效率,在3-5-3次多项式插值的基础上,确定时间最优的目标函数与约束条件,引入非线性能量衰减策略对哈里斯鹰优化(... 高铁车内阻尼涂料喷涂覆盖全车身,车内结构复杂、喷涂面积大,机器人喷涂轨迹规划所需的时间长。为了提高高铁车内机器人喷涂效率,在3-5-3次多项式插值的基础上,确定时间最优的目标函数与约束条件,引入非线性能量衰减策略对哈里斯鹰优化(HHO)算法进行改进,提出一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的喷涂机器人时间最优轨迹规划方法。选取6-DOF机器人进行仿真分析,分别对比了粒子群优化(PSO)算法、HHO算法和IHHO算法的收敛性、机器人关节变化和执行器末端轨迹。模拟高铁车身内侧搭建机器人喷涂实验平台,导入上述3种优化算法进行验证。仿真与实验结果表明,IHHO算法的最优时间与计算时间相比PSO和HHO分别缩短26.29%、14.74%和30.16%、17.86%,优化得到的机器人关节角度、角速度和角加速度曲线平滑、无突变;IHHO算法的喷涂时间相比PSO和HHO分别缩短了23.54%和13.23%,且喷涂时间稳定性最优。 展开更多
关键词 改进哈里斯鹰优化算法 3-5-3次多项式插值 时间最优轨迹规划 喷涂机器人
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基于改进哈里斯鹰算法的消防疏散系统路径规划研究
19
作者 何志祥 王立纲 董勤 《消防科学与技术》 北大核心 2025年第3期347-355,共9页
针对大型公共建筑物发生火灾时疏散难度大的问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰算法的消防疏散路径规划方法。首先,通过栅格法对路径规划所需的数字地图进行建模,并以最短路径为目标构建路径规划评价的目标函数。其次,引入拉丁超立方抽样... 针对大型公共建筑物发生火灾时疏散难度大的问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰算法的消防疏散路径规划方法。首先,通过栅格法对路径规划所需的数字地图进行建模,并以最短路径为目标构建路径规划评价的目标函数。其次,引入拉丁超立方抽样、透镜逆学习策略以及自适应权重因子对传统哈里斯鹰算法进行改进,并采用B-spline曲线平滑方法对规划路径进行平滑处理。最后,在未发生火灾和发生火灾情况下与其他3种算法进行了比较分析,以验证所提算法的优良性能。试验结果表明:所提算法在未发生火灾情况下,平均路径长度为21.82 m,规划时间为20.4 s,比改进前分别减少5.9%和6.8%;在发生火灾时,平均路径长度为22.45 m,规划时间为21.5 s,较改进前减少39.0%和48.8%。与其他算法相比,所提算法在路径搜索速度、平均长度、稳定性等方面均具有良好优势,能够获得最优的路径规划综合性能。 展开更多
关键词 路径规划 哈里斯鹰算法 火灾 消防疏散 栅格法
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基于改进HHO融合DWA算法的无人船动态路径规划
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作者 王孝帅 孙昱浩 宫荣宝 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第19期99-106,共8页
针对无人船在动态环境下的路径规划问题,提出一种改进哈里斯鹰优化算法(IHHO)混合动态窗口算法(DWA)的融合算法(IHHO-DWA)。首先,针对哈里斯鹰算法收敛精度低和易陷入局部最优等问题,对哈里斯鹰算法进行混沌初始化改进,增加种群生成的... 针对无人船在动态环境下的路径规划问题,提出一种改进哈里斯鹰优化算法(IHHO)混合动态窗口算法(DWA)的融合算法(IHHO-DWA)。首先,针对哈里斯鹰算法收敛精度低和易陷入局部最优等问题,对哈里斯鹰算法进行混沌初始化改进,增加种群生成的离散度,避免算法过早陷入局部最优;引入高斯变异机制对哈里斯鹰最优个体进行变异扰动,提高算法开发能力。其次,引入动态窗口算法提高无人船在动态环境下规划路径的平滑度,将全局规划路径信息融入局部避障算法中,兼顾实时避障与规划安全最优路径。最后,在不同复杂度环境下进行对比仿真实验,实验结果表明,所提方法兼顾安全避障与路径最优,更有利于无人船的航行。 展开更多
关键词 路径规划 哈里斯鹰优化算法 混沌初始化 高斯变异 动态窗口算法
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