一种基于时序分解和随机森林的时间序列多步预测算法。 一、时序分解 时序分解是将时间序列数据分解为不同的组成部分,包括趋势、季节 性和剩余项。通过对这些组成部分的单独分析和建模,我们可以更好 地理解时间序列数据的内在规律。在这里,我们采用了一种基于自回 ...
1.CEEMDAN方法的分解效果取决于白噪声幅值权重(Nstd)和噪声添加次数(NE),因此,采用智能优化算法对这2个参数进行优化,适应度函数包括包络熵、样本熵、信息熵、排列熵,可随时切换(Matlab完整源码和数据) 2.直接替换Excel数据即可用,注释清晰,适合新手小白 3.附赠时间序列测试数据,可直接运行main一键出图 %% 以最小包...
2.冠豪猪优化算法CPO是24年最新提出的新算法 3.相较一次分解,二次分解更能准确提取数据信息,可用于更高精度的预测或分类 3.附赠测试数据 直接运行main即可一键出图 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回复Matlab基于CEEMDAN-CPO-VMD的CEEMDAN结合冠豪猪优化算法(CPO)优化VMD二次分解。
PSO-VMD算法将粒子群算法与VMD相结合,通过优化VMD中的参数来实现对时间序列信号的高效分解。在PSO-VMD算法中,粒子群不断地搜索VMD中的参数空间,以找到最优的分解结果,从而提高了分解的准确性和效率。 研究成果 通过对多个时间序列信号的实验验证,PSO-VMD算法在分解性能上表现出了明显的优势。与传统的VMD算法相比,PS...
基于贝叶斯集成算法的变化点检测和时序分解 切换模式 登录/注册 哥廷根数学学派 与现代信号处理,机器学习,深度学习,故障诊断那些事 发布于 2024-08-15 15:53・IP 属地重庆 分享 收藏 评论区已关闭 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容...
1.Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解,运行主程序main即可,数据为一维时间序列信号数据。 2.赠送一个SVMD分解重构测试案例,运行test_svmd得到结果。 SVMD分解算法,分解结果可视化,MATLAB程序,逐次变分模态分解SVMD(successive variational mode decomposition), 在VMD的基础上对本征模态函数(intrinsic mode fu...
基于时序分解算法(Seasonal and Trend decomposition using Loess,STL)和Savitzky-Golay(S-G)滤波的可调负荷特征提取方法.首先进行了面向需求响应的工业用户可调负荷特性分析.然后,提出了基于时间序列分解算法的工业用户负荷分解模型,利用时序分解算法将用户负荷分解为负荷趋势分量,负荷周期分量以及负荷残余分量,并提出了基于...
基于分解等价的时序电路测试生成算法 维普资讯 http://www.cqvip.com
基于该方法,首先利用矩阵分解提取原始时序数据的特征,然后通过时序模型挖掘特征的趋势,最后根据预测的特征得到预测结果并进行推荐.实验结果表明,所提出的算法与已有的推荐算法相比,在均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均准确率(mean average precision,MAP)两个指标上均有较好表现,且适用于大规模数据的推荐...
通过分层和包的分解,将系统从逻辑上划分成松散耦合的多个组成部分。采用时序图和状态图从动态的角度对框架进行了描述。基于该框架实现的应用系统具有良好的扩充性和重用性,有效地降低了应用系统的研发成本。并且为今后此类框架的研制开发提供了思路,具有一定借鉴和指导意义。 Architecture exists which in view of the ...