PSO-VMD粒子群优化算法PSO优化VMD变分模态分解,PSO-VMD信号分解。1.利用优化算法优化VMD中的参数k、a,适应度函数为包络熵。分解效果好,包含分解效果图、频率图、收敛曲线等图等。2.附赠测试数据 直接运行main即可一键出图。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZZqWl5Zp
有限群的构造是群论研究中的一个重要内容.理论上已经证明:假定Abel群G的元数是n,把n分解为质数P1幂的乘积,即n=Pr1…Prm,那么G能够唯一地分解为Pr1元西洛子群GPi的直积,即 G=CP1×…×Gpm. 本文正是基于此,给出了一种具体的分解算法,用类Pascal语言描述,并利用计算机实现了该算法,为速度见,是用C语言实现...
为了解决VMD方法的这些问题,研究人员引入了粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)来优化VMD的参数选择。PSO是一种模拟自然群体行为的优化算法,通过模拟鸟群或鱼群的行为来寻找最优解。PSO算法通过迭代搜索空间中的解空间来寻找最佳参数组合,以最小化VMD方法的目标函数。 在PSO-VMD方法中,粒子群算法用于优化VMD...
1.利用粒子群算法优化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,满足您的需求,使用者较少,适合作为创新点。 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.粒子群算法(PSO)是一种群智能优化算法,具有收敛速度快、寻优能力强等优点。 4.数据为excel数据,方便替换,运行主程序ma...
单行卷帘存储Cholesky分解[1]使每个节点所分配的数据最多相差一行,但是这种划分方式的通信开销比较大。多行卷帘存储Cholesky分解[2]可以减少通信开销,充分利用节点的缓存,但是没有充分考虑缓存的效率问题,因为缓存可以对程序性能带来巨大的改变。递归算法[3]通过将矩阵分块使各个子矩阵的运算能够在高速缓存中进行,以提高...
传统的分解方法,如小波变换和傅里叶变换,存在着对信号分辨率和频率变化的限制,因此,研究人员提出了一种新的分解方法——变分模态分解(VMD)。VMD可以将信号分解成多个模态函数,每个模态函数对应不同的频率成分,且能够适应信号的非线性和非平稳特性。 PSO-VMD算法 粒子群算法(PSO)是一种常用的优化算法,它模拟了鸟群...
集群下Cholesky分解的核外预取算法Su**浮浅 上传236KB 文件格式 pdf 核外计算中,由于I/O操作速度比较慢,所以对文件的访问时间占的比例较大。如果使文件操作和计算重叠则可以大幅度地提高运行效率。软件数据预取是一种有效的隐藏存储延迟的技术,通过预取使数据在实际使用之前从硬盘读到缓存中,提高了缓存(cache)的...
对某数据集分别进行两种模型(CNN-LSTM & CNN-GRU)的时间序列预测分析对比,基于粒子群算法,采用VMD降噪法和PCA降维提取数据特征,相关误差参考为: MAE,MAPE,MSE,RMSE, R2. 首先介绍相关概念: VMD降噪 (Variational Mode Decomposition) 又称变分模态分解,是一种信号处理方法,用于去除信号中的噪声。它的原理基于信号...
提出了一种水库群优化调度的多层次分解组合优化算法,其包括应用于多年调节水库SDP操作的均匀下泄流量算法,把库群优化问题分解为第l层次的单库SDP优化,然后应用改进的遗传模拟退火算法(GA-SA)对单库结果进行第2层次的组合优化。在贵州乌江梯级水库群中长期发电优化调度研究中,获得库群多年平均发电量94.72 x 108 kW...
因子分解机(Factorization Machine,FM)是利用矩阵分解思路针对推荐系统中数据稀疏情况设计的机器学习算法.传统的FM模型参数是通过梯度下降方法进行优化求解,但针对数据集训练样本较少的情况,梯度下降方法不能保证参数收敛到全局最优.粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种快速启发式算法,具有全局搜索的特性.为...