時(shí)序分解 | Matlab實(shí)現(xiàn)NGO-VMD北方蒼鷹算法優(yōu)化變分模態(tài)分解時(shí)間序列信號(hào)分解
效果一覽
基本介紹
北方蒼鷹算法NGO優(yōu)化VMD，對(duì)其分解層數(shù)，懲罰因子數(shù)做優(yōu)化，利用NGO優(yōu)化算法確定其最佳參數(shù)，適應(yīng)度函數(shù)為樣本熵。
NGO-VMD北方蒼鷹算法NGO優(yōu)化VMD變分模態(tài)分解 可直接運(yùn)行 分解效果好 適合作為創(chuàng)新點(diǎn)（Matlab完整源碼和數(shù)據(jù))
1.利用北方蒼鷹算法算法優(yōu)化vmd中的參數(shù)k、a，分解效果好，包含邊際譜、頻率圖、收斂曲線(xiàn)等圖，滿(mǎn)足您的需求，使用者較少，適合作為創(chuàng)新點(diǎn)。
2.包含VMD超參數(shù)優(yōu)化迭代過(guò)程圖，凸顯每次迭代過(guò)程的變化。
3.北方蒼鷹算法(NGO)是一種新型的群智能優(yōu)化算法，具有收斂速度快、尋優(yōu)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。
4.數(shù)據(jù)為excel數(shù)據(jù)，方便替換，運(yùn)行主程序main即可，可直接運(yùn)行matlab程序。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-745078.html
程序設(shè)計(jì)
- 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式私信博主回復(fù)：Matlab實(shí)現(xiàn)NGO-VMD北方蒼鷹算法優(yōu)化變分模態(tài)分解時(shí)間序列信號(hào)分解。
fobj = @(x) fun(x,f,tau, DC, init, tol);
[~,Target_pos,process] = NGO(pop,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%優(yōu)化函數(shù) 求K Alpha 熵值
%_________________________________________________________________________%
% NGO 北方蒼鷹優(yōu)化算法 %
%_________________________________________________________________________%
function [Score,Best_pos,NGO_curve,result]=NGO(Search_Agents,Max_iterations,Lowerbound,Upperbound,dimensions,fobj)
tic
disp('PLEASE WAIT, The program is running.')
Lowerbound=ones(1,dimensions).*(Lowerbound); % 變量的下限
Upperbound=ones(1,dimensions).*(Upperbound); % 變量的上限
X=[];
X_new=[];
fit=[];
fit_new=[];
NGO_curve=zeros(1,Max_iterations);
%%
for i=1:dimensions
X(:,i) = Lowerbound(i)+rand(Search_Agents,1).*(Upperbound(i) -Lowerbound(i)); % 初始種群
end
for i =1:Search_Agents
%L=X(i,:);
fit(i)=fobj(X(i,:)); % 初始群體適應(yīng)度評(píng)估 )
end
disp('打印迭代次數(shù)');
參考資料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-745078.html
到了這里，關(guān)于時(shí)序分解 | Matlab實(shí)現(xiàn)NGO-VMD北方蒼鷹算法優(yōu)化變分模態(tài)分解時(shí)間序列信號(hào)分解的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
