时序分解 | Matlab实现NGO-VMD北方苍鹰算法优化变分模态分解时间序列信号分解-Toy模板网

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时序分解 | Matlab实现NGO-VMD北方苍鹰算法优化变分模态分解时间序列信号分解

效果一览

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基本介绍

北方苍鹰算法NGO优化VMD，对其分解层数，惩罚因子数做优化，利用NGO优化算法确定其最佳参数，适应度函数为样本熵。
NGO-VMD北方苍鹰算法NGO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)
1.利用北方苍鹰算法算法优化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.北方苍鹰算法(NGO)是一种新型的群智能优化算法，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NGO-VMD北方苍鹰算法优化变分模态分解时间序列信号分解。


fobj = @(x) fun(x,f,tau, DC, init, tol);
[~,Target_pos,process] = NGO(pop,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%优化函数 求K Alpha 熵值
%_________________________________________________________________________%
% NGO 北方苍鹰优化算法                %
%_________________________________________________________________________%
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);                              % 变量的下限
Upperbound=ones(1,dimensions).*(Upperbound);                              % 变量的上限


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));              % 初始种群
end
for i =1:Search_Agents
    %L=X(i,:);
    fit(i)=fobj(X(i,:));                    % 初始群体适应度评估  )
end

disp('打印迭代次数');

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-745078.html

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