1.待优化参数 就像上边所说,分解模态数K和惩罚因子alpha是比较关键的两个参数。其实还有第三个常用参数tol,不过因为tol对分解结果的影响相对较小,所以在本文中,不将tol作为寻优对象参数。 2.适应度函数 对VMD参数选择优化的关键是适应度函数的设置,用来对分解效果制定量化指标来衡量参数选择的优劣。 纵观众多论文,VMD
首先，我们需要定义一个适应度函数，该函数将进行VMD分解并提取各个imf分量的排列熵特征，然后计算这些排列熵的均值作为适应度函数值。这个函数将作为优化算法的输入，用于衡量不同参数组合下的分解效果。在定义适应度函数时，我们需要注意调用之前封装的kVMD函数或直接使用MATLAB的vmd函数进行VMD分解。同时，我们也需要根据...
VMD 的目标是通过优化参数K和α来最小化重构误差或其他指标。我们使用scipy中的minimize函数来辅助优化,并定义目标函数。 fromvmdpyimportVMD# 需要安装 vmdpy 库:pip install vmdpy# 目标函数:基于 VMD 的重构误差defobjective_function(params,signal):K,alpha=paramsK=int(K)# 模态数量必须为整数alpha=max(0,...
[17] 蜣螂优化器 Dung Beetle Optimize DBO优化变分模态分解(VMD) [18] 侏儒猫鼬优化算法 Dwarf Mongoose Optimization Algorithm, DMOA优化变分模态分解(VMD) [19] 澳洲野狗优化算法 Dingo Optimization Algorithm (DOA)优化变分模态分解(VMD) [20] 帝企鹅优化器 Emperor penguin optimizer EPO优化变分模态分解(VMD)...
基于MATLAB的鲸鱼优化VMD参数,以熵值为适应度函数,对VMD参数惩罚因子和层数进行寻优,确定最优值并进行信号分解。程序已调通,可以直接运行。, 视频播放量 1245、弹幕量 0、点赞数 8、投硬币枚数 0、收藏人数 4、转发人数 1, 视频作者 Matlab学习与应用, 作者简介 源程序
在优化算法中，VMD算法的参数选择尤为重要。K值代表分解模态数，选择过大会产生虚假模态，过小则会遗漏重要特征。惩罚因子alpha对模态分量的带宽有直接影响，设置不当会导致信息提取问题。因此，对VMD参数进行优化具有实际价值。优化的关键在于设定适应度函数，通常采用信息熵作为衡量指标，其值越大表示不确定...
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VMD算法的优化主要涉及参数K（分解模态数）与alpha（惩罚因子）的选择。过大的K值可能导致过分解，产生虚假模态；而K值过小则可能造成欠分解，无法充分提取时间序列的隐含特征。同样，alpha值的选取直接影响模态分量的带宽，较小的alpha会导致模态混叠，影响特征提取，而过大的alpha则可能引起局部信息的丢失。
鲸鱼算法WOA优化VMD,对其分解层数,惩罚因子数做优化,利用WOA鲸鱼优化算法确定其最佳参数,熵值为适应度函数。程序语言为matlab。直接替换数据就可以用。 。ID:4540678867268331
了一种基于改进麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm ，SSA ）进行自适应参数优化的变分模态分解（Variational Mode Decomposition ，VMD ）和多层特征向量融合的极限学习机（Extreme Learning Ma⁃chine ，ELM ）的滚动轴承故障诊断方法。首先，根据适应度函数值和迭代次数自适应改变SSA 的寻优步长；随后，将改进后的...