信号分解|基于北方苍鹰优化变分模态分解的时序信号分解Matlab程序NGO-VMD

信号分解|基于北方苍鹰优化变分模态分解的时序信号分解Matlab程序NGO-VMD

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信号分解|基于北方苍鹰优化变分模态分解的时序信号分解Matlab程序NGO-VMD

一、基本原理

NGO-VMD结合了北方苍鹰优化算法(NGO)和变分模态分解(VMD)来优化信号处理。VMD通过分解信号为若干模态,NGO用于优化VMD中的参数,比如分解层数K和调节参数α。流程如下:

  1. 初始化:用NGO初始化VMD中的参数K(分解模态数)和α(平滑度控制参数)。
  2. 分解:使用VMD对信号进行分解,生成K个模态。
  3. 优化:NGO根据目标函数优化α和K,使得VMD的分解结果符合预期。
  4. 迭代:NGO调整参数并重复分解过程,直到满足优化准则。
  5. 结果:最终得到优化后的模态分解结果和参数设置。

这样,NGO-VMD能在更精确地控制信号分解过程的同时,提高信号处理的效果。

二、实验结果

NGO-VMD信号分解结果

三、核心代码

matlab 复制代码
signal = data;         % 待分解的数据

%% 设定优化算法参数
Max_iter=10;           % 迭代次数
sizepop=5;             % 种群规模

% 种群规模越大,时间越长,选择合适的Max_iter和sizepop; 
% 参数范围(VMD有两个参数:alpha和K) 1000≤alpha≤3000;3≤K≤10 分解的个数

lb=[1000, 3];          % 变量下限 
ub=[3000, 10];         % 变量上限 
dim = length(lb);      % 优化参数个数为2,分别为VMD的alpha和K
fobj=@(x) objfun(x,signal,lb,ub); % 调用定义的目标函数

%% 优化算法
[bestfitness,bestx,Convergence_curve] = NGO(sizepop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);

%% 最优参数
alpha=bestx(1);          % 获取最佳的 alpha值 
K=round(bestx(2));       % 获取最佳的 K值  分解的层数   
tau = 0;                 % 默认值     
DC = 0;                  % 默认值       
init = 1;                % 默认值    
tol = 1e-6;              % 默认值  

四、代码获取

私信 20米

五、总结

包括但不限于

优化BP神经网络,深度神经网络DNN,极限学习机ELM,鲁棒极限学习机RELM,核极限学习机KELM,混合核极限学习机HKELM,支持向量机SVR,相关向量机RVM,最小二乘回归PLS,最小二乘支持向量机LSSVM,LightGBM,Xgboost,RBF径向基神经网络,概率神经网络PNN,GRNN,Elman,随机森林RF,卷积神经网络CNN,长短期记忆网络LSTM,BiLSTM,GRU,BiGRU,TCN,BiTCN,CNN-LSTM,TCN-LSTM,BiTCN-BiGRU,LSTM--Attention,VMD--LSTM,PCA--BP等等

用于数据的分类,时序,回归预测。

多特征输入,单输出,多输出

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