怎么做阿里巴巴国际网站首页,wordpress怎么使用固定连接,wordpress 管理员权限,wordpress登录弹窗时序分解 | TTNRBO-VMD改进牛顿-拉夫逊算法优化变分模态分解 目录 时序分解 | TTNRBO-VMD改进牛顿-拉夫逊算法优化变分模态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
(创新独家)TTNRBO-VMD改进牛顿-拉夫逊优化算优化变分模态分解TTNRBO–VMD 优化VMD分解层数K和…时序分解 | TTNRBO-VMD改进牛顿-拉夫逊算法优化变分模态分解 目录 时序分解 | TTNRBO-VMD改进牛顿-拉夫逊算法优化变分模态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
(创新独家)TTNRBO-VMD改进牛顿-拉夫逊优化算优化变分模态分解TTNRBO–VMD 优化VMD分解层数K和惩罚因子alpha采用西储大学数据集matlab代码
一、内容
以包络熵做为适应度函数包含 Hilbert边际谱图包含TTNRBO–VMD 迭代曲线图包含 VMD 分解图包含频域图代码里含有注释
二、TTNRBO瞬态三角牛顿-拉夫逊优化算法是在牛顿-拉弗森优化算法2024年2月发表在中科院2区Top SCI期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》基础上改进是一种受瞬态搜索优化器(TSO)和牛顿-拉弗森优化启发而设计的混合优化算法优化策略包括 1、陷阱规避操作符的决策因子DF 2、动态参数delta 3、动态调整DF 4、额外的探索分量 5、探索增强分量 6、陷阱规避操作符的动态调整
程序设计
完整源码和数据获取方式私信博主回复TTNRBO-VMD改进牛顿-拉夫逊优化算优化变分模态分解。
%% 设置参数
lb [0.15 50]; % 噪声幅值权重的优化范围设置为[0.15,0.6]噪声添加次数的优化范围为[50,600]
ub [0.6 600];
dim 2; % 优化变量数目
Max_iter20; % 最大迭代数目
SearchAgents_no10; % 种群规模%% 画适应度函数曲线图并输出最佳参数
figure
plot(Convergence_curve,linewidth,1);
title(迭代曲线图)
xlabel(迭代次数);
ylabel(适应度值);set(gcf,color,w)%% CEEMDAN分解图
X da;
Nstd bestX(1);
NR fix(bestX(2));
MaxIter 10;
[anmodes,its]ceemdan(X,Nstd,NR,MaxIter);%% 频谱图
fs1;
N400;
uanmodes;
figure(Name,频谱图,Color,[1 1 1])
for i1:size(u,1) subplot(size(u,1) ,1,i)[cc,y_f]plot_fft(u(i,:),fs,1);plot(y_f,cc,b,LineWIdth,1);ylabel([IMF,num2str(i)]);
end
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718## 标题
