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时序分解 | Matlab实现PSO-VMD粒子群算法优化变分模态分解时间序列信号分解
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- 时序分解 | Matlab实现PSO-VMD粒子群算法优化变分模态分解时间序列信号分解
- 效果一览
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
效果一览
基本介绍
PSO-VMD粒子群算法PSO优化VMD变分模态分解 可直接运行 分解效果好 适合作为创新点(Matlab完整源码和数据),适应度函数为样本熵
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main即可,可直接运行matlab程序。
程序设计
- 完整源码和数据获取方式私信博主回复:Matlab实现PSO-VMD粒子群算法优化变分模态分解时间序列信号分解。
%% 定义粒子群算法参数
% N 种群 T 迭代次数
%% 随机初始化种群
D=dim; %粒子维数
c1=1.5; %学习因子1
c2=1.5; %学习因子2
w=0.8; %惯性权重Xmax=ub; %位置最大值
Xmin=lb; %位置最小值
Vmax=ub; %速度最大值
Vmin=lb; %速度最小值
%%
%%%%%%%%%%%%%%%%初始化种群个体(限定位置和速度)%%%%%%%%%%%%%%%%x=rand(N,D).*(Xmax-Xmin)+Xmin;
v=rand(N,D).*(Vmax-Vmin)+Vmin;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
p=x;
pbest=ones(N,1);
for i=1:Npbest(i)=fobj(x(i,:));
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化全局最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%
g=ones(1,D);
gbest=inf;
for i=1:Nif(pbest(i)<gbest)g=p(i,:);gbest=pbest(i);end
end
%%%%%%%%%%%按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数%%%%%%%%%%%%%
for i=1:Tifor j=1:N%%%%%%%%%%%%%%更新个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%if (fobj(x(j,:))) <pbest(j)p(j,:)=x(j,:);pbest(j)=fobj(x(j,:)); end%%%%%%%%%%%%%%%%更新全局最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%if(pbest(j)<gbest)g=p(j,:);gbest=pbest(j);end%%%%%%%%%%%%%%%%%跟新位置和速度值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%v(j,:)=w*v(j,:)+c1*rand*(p(j,:)-x(j,:))...+c2*rand*(g-x(j,:));x(j,:)=x(j,:)+v(j,:);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%边界条件处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%if length(Vmax)==1for ii=1:Dif (v(j,ii)>Vmax) | (v(j,ii)< Vmin)v(j,ii)=rand * (Vmax-Vmin)+Vmin;endif (x(j,ii)>Xmax) | (x(j,ii)< Xmin)x(j,ii)=rand * (Xmax-Xmin)+Xmin;endend elsefor ii=1:Dif (v(j,ii)>Vmax(ii)) | (v(j,ii)< Vmin(ii))v(j,ii)=rand * (Vmax(ii)-Vmin(ii))+Vmin(ii);endif (x(j,ii)>Xmax(ii)) | (x(j,ii)< Xmin(ii))x(j,ii)=rand * (Xmax(ii)-Xmin(ii))+Xmin(ii);endendendend
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
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