目录数据输入方法优化流程创新点1.使用SVMD的创新点在于2.使用红嘴蓝鹊优化算法RBMO创新点在于结果展示完整代码今天给大家带来一期知网以及WOS上从来没有人用过的参数优化方法红嘴蓝鹊算法RBMO优化SVMD分解传统的VMD分解方法在分解过程中对模态中心频率的初始值较为敏感若分解个数太多还会出现过度分解的现象。SVMD逐次变分模态分解是Nazari 等人于2020年发表在信号处理顶刊的一种新算法它不需要提前去设置 K 值也就是模态个数大大降低了计算复杂度但是它的参数maxAlpha也会影响其性能而手动调参较为繁琐因此可以利用优化算法进行优化目前知网上用的人还很少且还没有人用过参数优化SVMD的方法可以说是尚未发表的创新点之前的几期推文里给大家带来了ICEEMDAN、TVFEMD的分解方法原创未发表24年新算法CPO优化ICEEMDAN实现分解四种熵值频谱图参数变化图相关系数图原创未发表24年新算法SBOA优化TVFEMD实现分解四种熵值频谱图参数变化图相关系数图本期代码在前几期推文的基础上增加了一种熵值并增加了3D分解图、功率谱、幅值谱、希尔伯特谱、瞬时能量等图一共10张图可完全满足你故障诊断、分解集成预测等需求特别需要指出的是我们在各个学术平台上搜索RBMO-SVMD都是完全搜索不到这个模型的不信的可以看下面截图知网平台WOS平台数据输入方法在分解模型的输入时一般只输入一列数据即可比如信号、时间序列、功率等等。为了方便大家操作这里使用Excel输入以一列信号时间序列为例展示数据输入格式。大家在更换自己的数据时只需替换这一列放想要分解的信号等等内容无需更改代码非常方便如果你是mat格式等文件的话可以复制数据到Excel中或者自行查找mat格式输入方法优化流程以下这些内容如果大家需要用这个程序写论文都是可以直接借鉴参考的在应用SVMD算法时需人为指定平衡参数maxAlpha个参数存在较大主观性和盲目性的不足。因此采用24年最新算法算法对RBMO对SVMD的平衡参数进行优化适应度函数采用包络熵或排列熵、信息熵、样本熵、能量熵自己选经实验包络熵效果较好如果适应度值越小则代表分解的效果越好。通过优化和更新来确定最终的最佳参数。优化的步骤如下:(1)RBMO算法的种群初始化设置RBMO的迭代次数和种群规模并设置SVMD算法的参数优化范围(2)利用SVMD分解信号,并计算各个 IMF 分量的包络熵,以包络熵的最小值为适应度函数(3)判断优化是否达到算法的终止条件,若是,则继续下一步若否则更新种群位置并返回第(2)步(4)保存最优的SVMD参数组合,并将其代入至SVMD中(5)利用RBMO-SVMD方法分解信号,得到最佳的 IMF 分量并生成SVMD分解图、频谱图、参数变化图、相关系数等图。以上所有流程作者都已精心整理过代码都可以一键运行main直接出图如果需要搭配后续的预测模型比如RBMO-SVMD-LSTM可以后台私信我都是没有问题的创新点1.使用SVMD的创新点在于SVMD是一种稳健的方法可以连续提取模式并且不需要知道模式的数量与VMD不同。该方法将模态视为具有最大紧凑频谱的信号。SVMD算法的计算复杂度远低于VMD算法。此外与VMD算法相比SVMD算法的另一个优点是对模态中心频率的初始值具有更强的鲁棒性。2.使用红嘴蓝鹊优化算法RBMO创新点在于蛇鹭优化算法SBOA于2024年5月发表在SCI顶刊《Artificial Intelligence Review》上实验结果表明SBOA算法在大部分测试函数上均取得了最优结果你先用你就是创新之前推文有做过CPO和经典的麻雀优化算法SSA的比较效果显而易见对比代码可以免费获取链接如下2024年SCI顶刊新算法-红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取结果展示这里以一段480个点的数据为例设置RBMO算法的种群规模为10迭代次数为10可自行更改结果如下这里以包络熵为适应度函数为例2D分解结果图幅值谱图功率谱图3D分解图迭代曲线图参数变化图因为只优化了一个参数所以迭代曲线图与参数变化图基本一致。希尔伯特谱瞬时能量图相关系数图命令行窗口也会清楚显示各分量的相关系数和最佳参数以及适应度值文件夹内也非常清晰没有什么乱七八糟的文件以上所有图片替换Excel后均可一键运行main生成Matlab无需配置环境比Python什么方便多了非常适合新手小白完整代码如果想要获取以上完整代码只需点击下方小卡片再后台回复关键词信号分解其他更多需求或想要的代码均可点击下方小卡片再后台私信看到后会秒回~