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🔥 内容介绍
1 研究背景与意义
电容式力传感器凭借结构紧凑、动态响应快、测量范围宽等优势，广泛应用于精密制造、航空航天等领域。然而，其测量精度易受环境温度波动的显著影响：温度变化会导致电容极板间隙热膨胀、介电常数漂移，同时引发敏感结构形变与电路参数偏移，最终造成力值测量的非线性误差与零点漂移。尤其在宽温域、高精度应用场景中，传统硬件补偿方法难以兼顾适配性与补偿精度，而单一建模方法（如多项式拟合、传统 LSSVM）存在泛化能力不足或参数寻优陷入局部最优的缺陷。
哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks Optimization, HHO）作为一种新型智能优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点，可有效解决优化问题中的局部最优陷阱；最小二乘支持向量机（LSSVM）则在小样本、非线性系统建模中表现出优异的拟合精度与泛化性能。将 HHO 与 LSSVM 相结合，构建 HHO-LSSVM 温度补偿模型，通过 HHO 优化 LSSVM 的惩罚因子与核函数参数，实现对电容式力传感器温度误差的精准修正，对提升传感器在复杂温度环境下的测量可靠性具有重要理论与工程价值。
⛳️ 运行结果
=== 温度补偿效果对比总结 ===
指标 补偿前 补偿后 改善倍数
-----------------------------------------------------------------
零位误差系数 (/°C) 1.235e-02 1.045e-03 11.8
灵敏度温度系数 (/°C) 2.028e-02 1.284e-03 15.8
温度附加误差 (%) 85.185 5.393 15.8
📣 部分代码
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
