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

文章目录

一、基本原理
二、实验结果
三、核心代码
四、代码获取
五、总结

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：

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）。
分解：使用VMD对信号进行分解，生成K个模态。
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。
迭代：NGO调整参数并重复分解过程，直到满足优化准则。
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