NGO-VMD结合了北方苍鹰优化算法(NGO)和变分模态分解(VMD)来优化信号处理。VMD通过分解信号为若干模态,NGO用于优化VMD中的参数,比如分解层数K和调节参数α。流程如下:
这样,NGO-VMD能在更精确地控制信号分解过程的同时,提高信号处理的效果。
NGO-VMD信号分解结果
signal = data; % 待分解的数据
%% 设定优化算法参数
Max_iter=10; % 迭代次数
sizepop=5; % 种群规模
% 种群规模越大,时间越长,选择合适的Max_iter和sizepop;
% 参数范围(VMD有两个参数:alpha和K) 1000≤alpha≤3000;3≤K≤10 分解的个数
lb=[1000, 3]; % 变量下限
ub=[3000, 10]; % 变量上限
dim = length(lb); % 优化参数个数为2,分别为VMD的alpha和K
fobj=@(x) objfun(x,signal,lb,ub); % 调用定义的目标函数
%% 优化算法
[bestfitness,bestx,Convergence_curve] = NGO(sizepop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);
%% 最优参数
alpha=bestx(1); % 获取最佳的 alpha值
K=round(bestx(2)); % 获取最佳的 K值 分解的层数
tau = 0; % 默认值
DC = 0; % 默认值
init = 1; % 默认值
tol = 1e-6; % 默认值
私信 20米
包括但不限于
优化BP神经网络,深度神经网络DNN,极限学习机ELM,鲁棒极限学习机RELM,核极限学习机KELM,混合核极限学习机HKELM,支持向量机SVR,相关向量机RVM,最小二乘回归PLS,最小二乘支持向量机LSSVM,LightGBM,Xgboost,RBF径向基神经网络,概率神经网络PNN,GRNN,Elman,随机森林RF,卷积神经网络CNN,长短期记忆网络LSTM,BiLSTM,GRU,BiGRU,TCN,BiTCN,CNN-LSTM,TCN-LSTM,BiTCN-BiGRU,LSTM–Attention,VMD–LSTM,PCA–BP等等
用于数据的分类,时序,回归预测。
多特征输入,单输出,多输出