PSO-VMD方法的优势在于其能够自动选择最佳参数组合,无需人工干预。 总结而言,基于粒子群算法优化变分模态分解PSO-VMD是一种强大的信号去噪方法。它能够通过优化参数选择来提高VMD方法的性能,从而实现更准确和稳定的信号去噪效果。随着对PSO-VMD方法的研究和应用的不断深入,我们相信它将在信号处理领域发挥越来越重要的作用...
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
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-PSO-Transformer融合K均值聚类的数据双重分解+粒子群优化+Transformer多元时间序列预测(完整源码和数据)运行环境Matlab2023b及以上。 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为PSO-Transformer模型的目标输出分别预测后...
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...
基于VMD-PSO-多核极限学习机的短期负荷预测 电力系统及其自动化学报Proceedings of the CSU -EPSA 第34卷第5期2022年5月Vol.34No.5May 2022 基于VMD -PSO -多核极限学习机的短期负荷预测 吴松梅1，蒋建东1，燕跃豪2，鲍薇2 （1.郑州大学电气工程学院，郑州450000；2.国网河南省电力公司郑州供电公司，郑州450...
第一步进行VMD分解，这里调用了之前封装过的kVMD函数，当然这里直接用MATLAB的vmd函数也可以，但是需要...
摘要:针对乐器音频信号的识别率低的问题,提出了一种变分模态分解(VMD)和被粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)的乐器音频信号识别的方法。采用VMD将乐器音频信号分解成一系列平稳的窄带分量(IMF),并根据相关系数重构信号,采用小波去除残余的噪声。最后,在分析传统的声音特征提取方法基础上,提取梅尔频率倒谱系数(MFCC...
本文的灵感来自开发一种集成模糊离散度熵和深度学习范式的误差修正碳价预测模型,即ICEEMDAN-FDE-VMD-PSO-LSTM-EC。首先,采用改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)对原始碳价进行一次分解。随后,进行模糊离散度熵(FDE)识别高复杂度信号。第三,采用变分模态分解(VMD)和粒子群优化长短期记忆(PSO-LSTM)模型...
组合模型的最终预测值。实验结果表明，通过对比BP 、PSO-BP 和VMD-PSO-BP 的MAPE 、MAE 和RMSE ，VMD-PSO-BP 均优于其他模型，因此可以作为短时交通流领域的预测模型。关键词：变分模态分解；粒子群优化算法；BP 神经网络；短时交通流中图分类号：U121 文献标识码：A 1 ...
优化VMD分解层数K和惩罚因子alpha,采用西储大学数据集,matlab代码 一、内容: 1. 以包络熵做为适应度函数 2. 包含 Hilbert边际谱图 3. 包含 PSO-VMD 迭代曲线图 4. 包含 VMD 分解图 5. 包含频域图 6. 代码里含有注释 二、另外主页还有:[hot][hot][hot] ...