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VMD适用于处理非线性和非平稳信号，例如振动信号、生物信号、地震信号、图像信号等。它在信号处理、振动分析、图像处理等领域有广泛的应用，特别是在提取信号中的隐含信息和去除噪声方面表现出色。
KELM模型是在 ELM 的基础上延伸建立的，ELM 模型中的随机映射被替换成了核映射，通过把低维问题转换到完整的内积空间里解决，可以极大地减少网络的复杂性，与 ELM 相比具备更强的学习泛化能力和稳定性。而在基于 KELM模型的预测应用中，其核参数和正则化系数是影响预测性能的重要因素。因此，本程序采用 蜣螂优化算法优化 KELM模型中的两个关键参数， 预测效果很好。对比了VMD-KELM、KELM算法，具有优越性，可自行替换数据。附带算法说明文件！！！！
蜣螂优化算法参考文献：Dung beetle optimizer: a new meta-heuristic algorithm for global optimization
VMD分解：
预测结果：
