银川网站公司,西安网站制作托,界首网站优化公司,晟合建设集团网站时序分解 | Matlab实现SSA-ICEEMDAN麻雀算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解 目录 时序分解 | Matlab实现SSA-ICEEMDAN麻雀算法优化ICEEMDAN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 Matlab实现SSA-ICEEMDAN麻雀算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解 可…时序分解 | Matlab实现SSA-ICEEMDAN麻雀算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解 目录 时序分解 | Matlab实现SSA-ICEEMDAN麻雀算法优化ICEEMDAN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 Matlab实现SSA-ICEEMDAN麻雀算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解 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.ICEEMDAN方法的分解效果取决于白噪声幅值权重(Nstd)和噪声添加次数(NE)因此采用智能优化算法对这2个参数进行优化适应度函数包括包络熵、样本熵、信息熵、排列熵可随时切换完全满足您的需求。 2.直接替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白[火] 3.附赠时间序列测试数据可直接运行main一键出图[闪亮] 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SSA-ICEEMDAN麻雀算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解。
ST 0.7;%预警值
PD 0.4;%发现者的比列剩下的是加入者0.7
SD 0.2;%意识到有危险麻雀的比重PDNumber round(pop*PD); %发现者数量
SDNumber round(SD*PD);%意识到有危险麻雀数量%种群初始化
X0initialization(pop,dim,ub,lb);
X X0;
%计算初始适应度值
fitness zeros(1,pop);
for i 1:popfitness(i) fobj(X(i,:));
end
[fitness, index] sort(fitness);%升排序
BestF fitness(1);
WorstF fitness(end);
GBestF fitness(1);%全局最优适应度值
for i 1:popX(i,:) X0(index(i),:);
end
curvezeros(1,Max_iter);
GBestX X(1,:);%全局最优位置
X_new X;
for i 1: Max_iterdisp([第,num2str(i),次迭代])BestF fitness(1);WorstF fitness(end);R2 rand(1);for j 1:PDNumberif(R2ST)X_new(j,:) X(j,:).*exp(-j/(rand(1)*Max_iter));elseX_new(j,:) X(j,:) randn()*ones(1,dim);end endfor j PDNumber1:pop
% if(j(pop/2))if(j(pop - PDNumber)/2 PDNumber)X_new(j,:) randn().*exp((X(end,:) - X(j,:))/j^2);else%产生-11的随机数A ones(1,dim);for a 1:dimif(rand()0.5)A(a) -1;endend AA A*inv(A*A); X_new(j,:) X(1,:) abs(X(j,:) - X(1,:)).*AA;endendTemp randperm(pop);SDchooseIndex Temp(1:SDNumber); for j 1:SDNumberif(fitness(SDchooseIndex(j))BestF)X_new(SDchooseIndex(j),:) X(1,:) randn().*abs(X(SDchooseIndex(j),:) - X(1,:));elseif(fitness(SDchooseIndex(j)) BestF)K 2*rand() -1;X_new(SDchooseIndex(j),:) X(SDchooseIndex(j),:) K.*(abs( X(SDchooseIndex(j),:) - X(end,:))./(fitness(SDchooseIndex(j)) - fitness(end) 10^-8));endend%边界控制
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
