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基于HO-RF算法的大气透过率求解研究
1
作者 傅莉 张帅 邓洪伟 《红外》 2025年第9期32-40,共9页
为提升红外辐射测试中大气透过率参数的获取效率与精度,提出了一种基于HO-RF算法的大气透过率求解模型。以温度、湿度、作用距离和大气压等关键环境因素作为输入,结合实测数据建立回归求解模型,从而实现大气透过率的快速准确求解。仿真... 为提升红外辐射测试中大气透过率参数的获取效率与精度,提出了一种基于HO-RF算法的大气透过率求解模型。以温度、湿度、作用距离和大气压等关键环境因素作为输入,结合实测数据建立回归求解模型,从而实现大气透过率的快速准确求解。仿真结果表明,与传统反向传播(BackPropagation,BP)神经网络及随机森林(RandomForest,RF)模型相比,所提模型在求解精度方面表现更佳,均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE)降低至0.010745,R2值为0.95877,平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)为0.0080021。该模型能够有效降低实验操作的复杂性,在精度、稳定性和可靠性方面均优于传统方法,可提高战机的红外特性测试效率,具有良好的实际应用价值。 展开更多
关键词 大气透过率求解 河马优化算法 ho-RF模型 红外辐射测试
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HOA和SPEA2结合的边缘云计算任务卸载优化
2
作者 郑文祥 刘静 陈家辉 《计算机技术与发展》 2025年第4期7-14,共8页
多接入边缘计算(MEC)已经成为一种重要的范式,通过使用MEC技术,终端设备可以将其计算任务卸载到邻近的边缘服务器或远程云服务器上执行。但对于庞大的任务量而言,它们的计算能力、内存和能源仍然受限。如何进行有效的任务分流至关重要... 多接入边缘计算(MEC)已经成为一种重要的范式,通过使用MEC技术,终端设备可以将其计算任务卸载到邻近的边缘服务器或远程云服务器上执行。但对于庞大的任务量而言,它们的计算能力、内存和能源仍然受限。如何进行有效的任务分流至关重要。该文允许任务在三个位置(本地设备、边缘端、云端)处理,有效避免了传统的二元规划机制缺乏灵活性,不考虑任务依赖等问题。并提出了一种河马优化算法(HOA)与改进型强度Pareto进化算法(SPEA2)相结合的多目标河马优化算法(MHOA)。MHOA算法充分利用HOA的全局搜索能力和多样性维护等特点,以及SPEA2中Pareto前沿优化和局部开发能力,并采用特定的初始化算法,在考虑任务依赖关系的同时,解决边缘云计算环境下多用户依赖任务的卸载问题,同时最小化执行时延、能耗、资源使用成本三个约束。将MHOA与其他优化算法进行了比较,结果表明MHOA在适应度方面比第二优的优化器优化了3.5%。 展开更多
关键词 边缘计算 多目标计算卸载 任务依赖 多用户场景 多目标河马优化算法
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面向高级接收机自主完好性监测的智能卫星选择方法 被引量：1
3
作者 芦薇薇 王云舒 +2 位作者 孟骞 刘均杰 王立辉 《指挥信息系统与技术》 2025年第1期9-14,共6页
多星座场景中,卫星数量的增多对高级接收机自主完好性监测(ARAIM)复杂度提出了新的挑战。为简化ARAIM算法,提出一种面向ARAIM的智能卫星选择方法。首先,将卫星先验故障概率等信息纳入选星模型中;然后,利用ARAIM可用性指标对选星结果进... 多星座场景中,卫星数量的增多对高级接收机自主完好性监测(ARAIM)复杂度提出了新的挑战。为简化ARAIM算法,提出一种面向ARAIM的智能卫星选择方法。首先,将卫星先验故障概率等信息纳入选星模型中;然后,利用ARAIM可用性指标对选星结果进行约束;最后,通过河马优化(HO)算法对搜索策略进行优化。试验结果表明,该卫星选择方法具有精度高和耗时短的特点,能够实现较高的可用性。 展开更多
关键词 高级接收机自主完好性监测(ARAIM) 卫星选择 河马优化(ho)算法 可用性
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基于河马优化算法的Ti6Al4V本构参数逆向辨识
4
作者 杨凯灵 何林 +1 位作者 阳金豆 杨夜松 《工具技术》 北大核心 2025年第11期66-74,共9页
为获得准确表征Ti6Al4V钛合金塑性流动行为的Johnson-Cook(J-C)本构参数,且能够准确预测不同切削参数下的切削力,通过仿真正交试验和准静态压缩试验确定J-C本构中最关键变量A值;通过正交试验与最小二乘方法获得的拟合值与河马算法相结合... 为获得准确表征Ti6Al4V钛合金塑性流动行为的Johnson-Cook(J-C)本构参数,且能够准确预测不同切削参数下的切削力,通过仿真正交试验和准静态压缩试验确定J-C本构中最关键变量A值;通过正交试验与最小二乘方法获得的拟合值与河马算法相结合,对Ti6Al4V的J-C本构参数进行逆向辨识,通过不同切削参数下的有限元切削仿真试验对逆向识别后的J-C本构模型的切削力进行验证分析。结果表明,优化后的本构参数在高速情况下能对切削力进行准确预测,在小、中、大进给情况下也具备较好的预测性。 展开更多
关键词 钛合金 J-C本构参数优化 逆向识别 河马优化算法
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基于混合神经网络模型的稀土熔盐电解槽状态诊断方法研究
5
作者 张策 杨培宏 +3 位作者 高乐乐 吕东澔 彭军 杨中峰 《中国有色冶金》 北大核心 2025年第6期13-25,共13页
针对稀土电解槽生产状态难以感知导致无法对其进行精确控制、影响稳定生产的问题,本文提出了一种基于信号特征提取的混合神经网络诊断模型辨识电解槽运行状态的方法。首先,通过槽电压与槽电流计算得到正常化槽电压信号,并对其进行时频分... 针对稀土电解槽生产状态难以感知导致无法对其进行精确控制、影响稳定生产的问题,本文提出了一种基于信号特征提取的混合神经网络诊断模型辨识电解槽运行状态的方法。首先,通过槽电压与槽电流计算得到正常化槽电压信号,并对其进行时频分析,提取不同槽状态下各频段能量值、能量比与时域、频域特征,构建特征数据集;其次,建立融合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)与自注意力机制(Self Attention)的槽状态诊断模型(CNN-BiLSTM-SA),通过CNN捕捉局部空间特征、Bi LSTM建模全局依赖关系以及自注意力机制强化特征关联性,实现对电解槽状态诊断;同时,对河马算法进行改进,加入佳点集初始化与交叉、变异操作,以期提高算法的超参数寻优能力;最后,利用改进的河马算法对模型超参数进行寻优,提升模型诊断精度。工业验证实验结果表明,本文所提方法在槽状态诊断时诊断精度为94.14%、Macro-F1为91.08%,相比于未优化模型分别提高了8.28%和14.19%,在稀土熔盐电解槽状态诊断方面具有更高的准确率,可为稀土熔盐电解过程优化控制与稳定运行提供依据。 展开更多
关键词 稀土熔盐电解 槽状态诊断 混合神经网络 改进河马算法 过程优化控制 稳定运行
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融合多源遥感数据的HGAL深度学习模型在道路地形沉降预测中的应用
6
作者 邵宏峰 《国外电子测量技术》 2025年第12期161-166,共6页
针对传统道路地形沉降预测模型预测精度不高的问题,提出一种融合多源遥感数据的深度学习模型。首先,结合图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)的空间特征提取能力与长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的时序建模... 针对传统道路地形沉降预测模型预测精度不高的问题,提出一种融合多源遥感数据的深度学习模型。首先,结合图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)的空间特征提取能力与长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的时序建模能力,构建基于GCN-LSTM的预测模型;在此基础上,引入注意力机制筛选出关键时序特征;然后,采用河马优化(Hippopotamus Optimization,HO)算法对GCN-Attention-LSTM模型超参数进行优化,构建HO-GCN-Attention-LSTM(HGAL)模型;最后,将无人机测量数据和合成孔径雷达测量数据进行融合,再将融合后的数据输入HGAL模型中进行沉降预测。实验结果表明,该模型在DH10监测点预测的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和决定系数(R^(2))分别为0.15 mm、0.06 mm和0.99;在DH17监测点预测的MAE、MSE和R^(2)分别为0.26 mm、0.07 mm和0.98。相较于其他预测模型,本文模型的预测精度更高,可实现道路地形沉降精准预测。 展开更多
关键词 多源遥感数据 图卷积神经网络 注意力机制 河马优化算法 地形沉降
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多策略多维度融合改进的河马优化算法
7
作者 任庆欣 冯锋 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期301-308,共8页
针对河马优化算法(Hippopotamus Optimization Algorithm,HO)收敛速度慢、易陷入局部寻优以及对算法参数有依赖性等问题,文中提出一种多策略多维度融合改进的河马优化算法(Improved Hippo Optimization Algorithm Based on Multi-strate... 针对河马优化算法(Hippopotamus Optimization Algorithm,HO)收敛速度慢、易陷入局部寻优以及对算法参数有依赖性等问题,文中提出一种多策略多维度融合改进的河马优化算法(Improved Hippo Optimization Algorithm Based on Multi-strategy and Multi-dimension Fusion,MSMDHO)。首先,利用准反向学习的映射方式生成或者扰动初始化种群,提高种群的空间分布质量。其次,引入了正余弦优化策略,将其应用在HO算法第一阶段中的描述雌性或未成熟河马种群位置更新公式中,利用其震荡性不断检测和扰动,从而达到更好的优化效果。最后,在HO的抵御捕食者阶段和逃离捕食者阶段分别使用切线飞行策略和PID搜索因子,避免种群陷入局部寻优,提高全体收敛速度。利用MSMDHO算法、HO算法、多元宇宙算法(Multi-verse Optimization,MVO)、鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm,POA)、鼠群优化器(Rat Swarm Optimizer,RSO)、旗鱼优化算法(Sailfish Optimizer,SFO)以及粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对8个测试函数分别进行测试,结果表明,MSMDHO算法在全局搜索能力和收敛速度的稳定性和先进性都领先其他算法。 展开更多
关键词 河马优化算法 准反向学习 正余弦优化策略 切线飞行 PID搜索因子
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基于SERS运动员血液残留丙酸睾酮检测方法研究
8
作者 姜丹 周伟卓 《光散射学报》 北大核心 2025年第4期621-628,共8页
兴奋剂检测是保障体育竞赛公平性的核心环节。丙酸睾酮作为合成代谢类固醇的代表,其痕量残留检测面临严峻挑战。本研究旨在建立一种基于表面增强拉曼光谱(Surface-Enhanced Raman Spectroscopy,SERS)技术,并结合新型智能优化算法——河... 兴奋剂检测是保障体育竞赛公平性的核心环节。丙酸睾酮作为合成代谢类固醇的代表,其痕量残留检测面临严峻挑战。本研究旨在建立一种基于表面增强拉曼光谱(Surface-Enhanced Raman Spectroscopy,SERS)技术,并结合新型智能优化算法——河马优化(Hippopotamus Optimization Algorithm,HOA)改进的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型,以实现对运动员血液样本中痕量残留丙酸睾酮的高灵敏、高特异性快速检测方法。首先,对含丙酸睾酮的运动员模拟血液样本进行预处理,并利用银纳米溶胶进行SERS信号增强,获取丙酸睾酮的特征拉曼光谱指纹信息。针对SERS光谱数据维度高、背景复杂、特征提取困难等问题,本研究创新性地引入河马优化算法(HOA)。利用HOA强大的全局搜索和寻优能力,对SVM模型的关键参数进行自动优化,构建最优的HO-SVM分类模型。通过HOA优化,有效提升SVM模型的泛化能力和分类精度。结果表明SERS对血液中丙酸睾酮展现出优异的检测灵敏度。此外,经HOA优化后的SVM模型(HO-SVM)在丙酸睾酮定量中表现出色,其测试集决定系数为0.9610,均方根误差为0.0597。HO-SVM模型能有效处理SERS光谱的复杂信息,实现对丙酸睾酮特征峰的高效识别与分类。本研究成功开发了一种基于SERS技术与河马优化支持向量机(HO-SVM)算法相结合的新型检测方法。该方法充分利用了SERS的高灵敏性和指纹识别特性,以及HOA在优化SVM超参数上的优势,显著提升了对血液中丙酸睾酮的检测性能。该方法为运动员生物样本中违禁物质的精准、高效筛查提供了一种强有力的技术手段,在反兴奋剂领域具有重要的应用前景。 展开更多
关键词 河马优化算法 表面增强拉曼光谱 丙酸睾酮 支持向量机
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基于正交梯度搜索的动态系统递阶优化辨识 被引量：13
9
作者 衷路生 宋执环 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期711-715,共5页
提出了一种辨识线性时不变状态空间系统参数的正交梯度二步递阶优化方法.通过极小化输出误差目标函数获得了系统参数估计;提出了正交梯度搜索方法用于解决系统参数的非唯一性问题,正交梯度搜索的本质是在输入-输出等价类相切平面的正交... 提出了一种辨识线性时不变状态空间系统参数的正交梯度二步递阶优化方法.通过极小化输出误差目标函数获得了系统参数估计;提出了正交梯度搜索方法用于解决系统参数的非唯一性问题,正交梯度搜索的本质是在输入-输出等价类相切平面的正交垂空间更新系统参数;给出了用L-M算法进行参数优化的充分条件;提出的系统参数递阶优化辨识方法包括两步:首先用给出的自适应L-M算子正交梯度方法确定参数优化方向;其次由一维搜索方法计算最佳步长.蒙特卡罗数值仿真实验表明本文提出的方法具有收敛速度快、抗噪能力强以及数值稳定性好等优点. 展开更多
关键词 系统辨识 参数估计 Levenberg-Maxquardt(L-M)算法 递阶优化 状态空间模型 极大似然估计
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基于改进河马优化算法的含分布式电源配电网重构 被引量：5
10
作者 杨驰泽 吴韡 +1 位作者 王祥 马凡烁 《电工电气》 2024年第10期1-7,共7页
为有效解决分布式电源并入配电网的优化重构问题,达到降低系统网络损耗的目的,构建了以有功网损最小为目标的含分布式电源配电网优化重构模型,并采用改进河马优化算法进行求解。为防止算法陷入局部最优,引入高斯映射以及改进莱维飞行策... 为有效解决分布式电源并入配电网的优化重构问题,达到降低系统网络损耗的目的,构建了以有功网损最小为目标的含分布式电源配电网优化重构模型,并采用改进河马优化算法进行求解。为防止算法陷入局部最优,引入高斯映射以及改进莱维飞行策略对河马优化算法进行改进,运用IEEE 33节点系统仿真计算,检验含分布式电源配电网重构模型求解效率。通过与灰狼优化算法及粒子群优化算法的结果比对,改进河马优化算法以最少迭代次数求得最优解,能够有效提升节点电压,并显著降低网损。 展开更多
关键词 配电网重构 分布式电源 高斯映射 改进莱维飞行策略 改进河马优化算法 节点电压 灰狼优化算法 粒子群优化算法
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