有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义VMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了变分模态分解(VMD)、多尺度特征提取(MFE)、支持向量机(SVM)和长短期记忆神经网…
针对电力负荷随机性、波动性以及非线性因素所导致预测精度不高等问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与麻雀搜索算法(SSA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)短期负荷预测模型。该方法首先借助VMD将原始负荷时间序列分解成不同频率的本征模态函数(IMF)和残差分量(Res),然后对各分量建立不同的LSSVM预测模型并利用SSA...
从图1可以看出,SMA-VMD算法能够有效地将噪声信号分解为一组IMF和残差,并且分解结果具有良好的时频分辨率。 图2给出了VMD算法、EMD算法和SMA-VMD算法对一个噪声信号的去噪结果。从图2可以看出,SMA-VMD算法能够有效地去除噪声,并且去噪后的信号具有较高的信噪比。 结论 本文提出了一种基于黏菌算法优化变分模态分解(SM...
程序设计 完整源码和数据获取方式私信博主回复:Matlab实现GWO-SVMD灰狼算法优化逐次变分模态分解。
1.4 基于 VMD‑MMPE 与 PSO‑SVM 的故障诊断 模型 PSO‑VMD 算法结合包络分析可有效解决轴承 振动信号噪声大与故障频率提取困难的问题。通过 包络谱可实现故障轴承初步诊断，但诊断依靠经验；而通过 MMPE 算法可实现对轴承故障信号的特征 提取和表征。因此，笔者将 PSO‑VMD 与 MMPE 相结合，通过 VMD ...
1.MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、LSSVM的多变量时间序列预测对比; 2.运行环境为Matlab2018b; 3.输入多个特征,输出单个变量,多变量时间序列预测; 4.data为数据集,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出RMSE、MAE、MAPE多指标评价; ...
1.4 基于 VMD‑MMPE 与 PSO‑SVM 的故障诊断 模型 PSO‑VMD 算法结合包络分析可有效解决轴承 振动信号噪声大与故障频率提取困难的问题。通过 包络谱可实现故障轴承初步诊断,但诊断依靠经验;而通过 MMPE 算法可实现对轴承故障信号的特征 提取和表征。因此,笔者将 PSO‑VMD 与 MMPE 相结合,通过 VMD 与包络...
本发明公开了一种基于VMD‑SVM算法的牛鞭效应弱化方法,首先采集原始需求信号f(t),所述原始需求信号为企业取得的一个需求周期中每一个需求时间点的订货量的集合,其中t表示时间;其次,使用VMD算法将所述原始需求信号拆分为K个特征互异的本征模态函数uk和噪声余项Noise,uk表示第k个本征模态函数,其中k=1,2,…,K;最...
代码方面，SVMD分解的实现非常直观。算法只需计算两个矩阵的乘积，并对其进行多次迭代，直到满足预定的收敛条件为止。以下是使用Python实现SVMD分解的一个示例代码：```import numpy as np def svmd(X, y, C, eps=1e-5, max_iter=1000, kernel=None):n, d = X.shape if kernel is None:kernel = ...