理论验证:在仿真信号(如西储大学轴承数据)中,SSA-VME-SMHD方法相比传统VMD-MED组合,故障特征识别准确率提升15%-20%。 工程应用:成功应用于风电机组变桨轴承、数控机床主轴等场景,故障检测率超过95%。 算法改进:引入混合策略(如正余弦算法、柯西变异)的SSA变体(如SCSSA、MISSA)进一步提升了参数优化效果。
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麻雀搜索算法(SSA)优化变分模态分解(VMD)参数python 1.python语言 2.有数据集,可直接运行 上传者:abc1234abcdefg时间:2022-05-06 麻雀搜索算法(SSA)可以很好对算法进行解读 可以运行的代码!麻雀搜索算法(SSA)可以很好对算法进行解读 上传者:GZM888888时间:2022-06-23 ...
基于LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM与VMD-SSA-LSSVM算法的短期电力负荷预测性能对比报告,四种算法LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM与VMD-SSA-LSSVM短期电力负荷预测性能对比:误差分析报告,LSSVM,SSA-LSSVM,VMD-LSSVM,VMD-SSA-LSSVM四种算法做短期电力负荷预测,做对比。 结果分析-lssvm 均方根误差(RMSE):0.79172 平...
第4课:(下)python如何快速入门写大模型 视频课 30分45秒 《Transformer手写实战》大模型代码实战 5 【1】开篇介绍 视频课 3分 6 【2】准备数据集 视频课 22分1秒 7 【3】代码实现:嵌入向量——《LLM从零到一》代码实战系列 视频课 22分56秒 8 【4】代码实现:位置信息编码 视频课 23分30秒 9 【5】...
它详细展示了如何在 MATLAB 环境中结合变分模态分解(VMD)、滑动平均 SSA 技术以及核极限学习机 (KELM) 进行多输入单输出时间序列预测。首先,作者通过生成含噪正弦波形并进行可视化,帮助读者理解数据预处理和VMD分解步骤。接下来,利用 SSA 进一步提升数据平滑度,为后续的预测模型提供更精准的基础。 特别亮点是引入了...
VMD + CEEMDAN 二次分解,BiLSTM-Attention预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与基于麻雀优化算法的SSA-Transformer-BiGRU预测模型,以提高时间序列...
[2]李松岭.基于TensorFlow的LSTM循环神经网络短期电力负荷预测[J].上海节能, 2018(12):4.DOI:CNKI:SUN:SHJL.0.2018-12-015. [3]张子华,李琰,徐天奇,等.基于麻雀算法优化的VMDCNNLSTM的短期风电功率研究[J].电气传动, 2023, 53(5):77-83. 4 Python代码实现 ...