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...
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...
时序分解算法能够将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，每个部分都可以使用LSTM模型进行预测。最后，将每个LSTM模型生成的预测结果进行融合，得到最终的预测结果。以下是具体步骤：1. 对降水时间序列进行时序分解，得到趋势、季节性和残差三个部分。2. 对于每个分解项，使用LSTM模型进行预测。可以将每...
为了验证SMA-CEEMDAN方法的有效性,我们利用Matlab实现了该方法,并对多个实际时间序列数据集进行了实验。实验结果表明,SMA-CEEMDAN方法在参数优化和时序分解方面均取得了显著的提升,相较于传统的CEEMDAN方法,能够更好地提取信号中的有用信息,提高信号处理的准确性和效率。 总的来说,SMA-CEEMDAN时序分解方法结合了SMA算法...
1.利用麻雀搜索优化算法优化vmd中的参数k、a,分解效果好,包含边际谱、频率图、收敛曲线等图。 2.包含VMD超参数优化迭代过程图,凸显每次迭代过程的变化。 3.麻雀搜索算法(SparrowsearchAlgorithm,SSA)是一种新型的群智能优化算法在2020年提出,主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发,具有收敛速度快、寻优能力强等...
时序分解 | Matlab实现CPO-VMD基于冠豪猪优化算法(CPO)优化VMD变分模态分解时间序列信号分解 【原创】CPO-VMD【24年新算法】 冠豪猪优化算法(CPO)优化VMD变分模态分解 实现平台:Matlab,中文注释清晰,非常适合科研小白。 冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer,CPO)于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based...
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 ...
EMD-GWO-SVR是一种基于经验模态分解(EMD)、灰狼优化算法(GWO)和支持向量机回归(SVR)的时间序列预测方法。 首先,使用EMD方法对原始时间序列进行分解,得到多个固有模态函数(IMF)。然后,使用GWO算法对每个IMF进行优化,得到最优的SVR模型参数。最后,将所有IMF的预测结果相加得到最终的预测结果。
首先,采用VMD程序把边坡位移序列分解为一系列有限带宽的子序列;其次,对各子序列分别采用相空间重构,并利用核极限学习机进行预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度、KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型;最后,将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值.结果表明,与KELM模型相比,基于VMD模型...
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,...