时序分解 | Matlab实现DBO-VMD基于蜣螂优化算法优化VMD变分模态分解时间序列信号分解 效果一览 基本介绍 程序设计 参考资料 效果一览 基本介绍 1.利用蜣螂优化算法优化VMD中的参数k、a,适应度函数可自由选为包络熵、信息熵、样本熵、排列熵,包含分解效果图、频率图、收敛曲线等图～ 2.蜣螂优化算法DBO是23年提出的新...
首先,我们使用蜣螂算法对VMD中的参数进行优化,得到了优化的VMD(DBO-VMD)。接着,将DBO-VMD得到的IMFs作为KELM的输入,训练KELM模型,从而实现光伏发电功率的预测。 这种算法流程的优势在于,蜣螂算法的全局寻优能力可以帮助我们更好地确定VMD中的参数,从而提高了VMD的分解效果;而KELM作为一种快速而有效的机器学习算法,可...
本发明公开了一种基于DBOVMD的变工况风机轴承故障诊断方法,具体按照以下步骤实施:步骤1,数据预处理阶段;步骤2,DBO算法优化VMD参数[K,α]阶段;步骤3,VMD分解,信号重构阶段;步骤4,数据集生成阶段;步骤5,故障诊断阶段.本发明解决了风机轴承故障诊断领域现有技术中存在的变工况故障特征提取能力不足,VMD分解优化方法收敛...
1主要内容 该程序采用蜣螂优化算法+变分模态分解+核极限学习机三种方法组合对短期光伏功率进行预测,当然,该方法同样适用于风电、负荷等方面的预测,通过采用原始数据进行训练和测试,验证了方法的有效性,同时,该程序包内还包括变分模态分解+核极限学习机(vmd+kelm)以及核极限学习机(kelm)预测对比程序,方便对比学习,程序包...
变分 模态分解 ( variational mode decomposition,VMD) 算法是由 Dragomiretskiy 等提出的一种自动自适应、非递归的信号处理方法。此算法克服了 EMD 及其改进算法端点效应和模态分量 混叠的问题,可以将非稳定性、非线性且复杂度高的信号分解为多个相对平稳的子序列,在求解过 ...
基于蜣螂优化算法(DBO)优化的VMD-KELM光伏发电短期功率预测,是一种先进的预测方法。VMD-KELM是一种将变分模态分解(VMD)和内核极限学习机(KELM)结合起来的方法,可以有效地分解光伏发电功率信号,提取出多个频率分量,并利用KELM算法进行预测。 而DBO是一种新型的人工智能优化算法,它模仿大自然中蚂蚁和蜜蜂等昆虫在觅食时...
在Matlab环境中，实现多变量时间序列预测的方法多种多样，本文将重点介绍三种模型：VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM和经典LSTM。首先，你需要对数据进行预处理，通过运行vmdtest脚本，执行变分模态分解（VMD）步骤，将复杂的时间序列数据分解为多个可解释的模态。接下来，是VMD-DBO-LSTM模型的运用。这个模型巧妙地将...
首先，执行vmdtest函数，通过变分模态分解（VMD）进行数据分解。接着，运行VMD-DBO-BiLSTM，通过结合VMD与优化的双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）进行预测，与VMD-BiLSTM和BiLSTM进行对比，以评估不同模型的性能。要求运行环境为Matlab2018及以上版本。VMD-DBO-BiLSTM模型通过引入蜣螂算法优化BiLSTM，以提升...
对原始数据进行分析,使用等深分箱方法对数据中所出现的噪音值和异常值进行处理;S2、使用CEEMDAN‑VMD方法对预处理数据进行分解,得到多个平稳的固有模态分量IMF;S3、多个平稳模态分量IMF分别输入DBO‑TCN‑Attention模型当中,使用DBO‑TCN‑Attention模型对分量进行计算、分析及预测;S4、选取误差评价函数对得到的...
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