金融界2025年4月18日消息，国家知识产权局信息显示，深圳市拓湃新能源科技有限公司申请一项名为“7213.基于变模态分解的电池RUL预测方法、装置、设备及介质”的专利，公开号CN119808025A，申请日期为2025年3月。专利摘要显示，本申请公开了一种基于变模态分解的电池RUL预测方法、装置、设备及介质，涉及电池技术领域，包...
为了改善非平稳信号的分析效果，有学者提出了具备信号自适应特点的经验模态分解和变分模态分解（VMD）方法。VMD算法通过构造求解约束变分问题，将原始信号分解为指定个数的本征模态函数（IMF），每一个IMF都有一定的中心频率，同时相比于经验模态分解，VMD算法不仅有较好的自适应性和抗干扰性，还具有更坚实的理论基础，适...
max_iter=500, tol=1e-7): """变分模态分解（VMD）实现 参数： signal : 输入信号...
摘要:针对GNSS坐标时间序列中的时变信号难以由现有最小二乘、最大似然估计(MLE)等参数化方法准确提取的问题, 本文采用变分模态分解(VMD)方法将中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)测站的高程时间序列分解为一系列本征模态函数(IMF), 进而重构...
本文提出了一种基于变模态分解(VMD)和人工兔群算法(ARO)优化极限学习机(ELM)的数据回归预测方法,称为VMD-ARO-ELM。该方法首先利用VMD将原始数据分解为多个固有模态分量(IMF),然后采用ARO优化ELM的输入权重和偏置,最后利用优化的ELM模型进行数据回归预测。实验结果表明,VMD-ARO-ELM方法在多个数据集上的回归预测性能优...
传统变分模态分解（VMD）通过构造变分问题将单通道信号分解为若干窄带分量，但直接将其用于多变量数据会导致各通道模态数量不一致、中心频率偏移。多变量变分模态分解的核心改进在于构建多目标优化函数，利用信号间的相关性约束各通道分解过程，使得所有变量共享同一组中心频率，确保分解出的模态在时间尺度上保持同步。具体...
**变模态分解:**利用VMD将锂电池电压数据分解为多个固有模态分量。每个模态分量代表了锂电池健康状态的某个方面。 **特征提取:**从每个模态分量中提取统计特征和时域特征,作为ELM模型的输入特征。 **人工兔群算法优化:**采用ARO优化ELM模型的隐藏层节点数和正则化参数。ARO是一种基于兔群行为的元启发式算法,具有...
1.Matlab实现VMD-CNN-LSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2021及以上; 3.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 4…
完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab实现VMD-TCN-BiLSTM变分模态分解结合时间卷积双向长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测获取。 [data]=process(data1,n,hour,BaoLiu_num,JianGe_num); X = data(:,end)'; %% --- some sample parameters forVMD:对于VMD样品参数进行设置--- alpha = 2000; ...