vmd专题

故障诊断 | SABO-VMD-SVM轴承故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断 | SABO-VMD-SVM轴承故障诊断（Matlab）模型描述减法平均的优化算法（Subtraction-Average-Based Optimizer (SABO)），是于2023年提出的一种基于数学行为的智能优化算法，该算法具有寻优能力强，收敛速度快等特点。以最小包络熵、最小样本熵、最小信息熵、最小排列熵，排列熵/互信息熵，为目标函数（任选

(创新)基于VMD-CNN-BiLSTM的电力负荷预测—代码+数据

目录一、主要内容：二、运行效果：三、VMD-BiLSTM负荷预测理论：四、代码+数据下载：一、主要内容：本代码结合变分模态分解( Variational Mode Decomposition，VMD) 和卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)-双向长短时记忆神经网络( Bi-Long Short-Term Memory，B

高创新 | CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测

目录效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料效果一览基本介绍高创新 | CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测本文提出一种基于CEEMDAN 的二次分解方法，通过样本熵重构CEEMDAN 分解后的序列，复杂序列通过VMD 分解后，将各个分量分别通过BiLST

8.基于鱼鹰优化算法(OOA)优化VMD参数(OOA-VMD)

代码原理鱼鹰优化算法（Osprey Optimization Algorithm, OOA）是一种基于仿生学原理的启发式优化算法，它模拟了鱼鹰觅食的行为，通过调整搜索空间中的个体位置来优化目标函数。鱼鹰优化算法可参考：鱼鹰优化算法(Osprey optimization algorithm,OOA)在优化VMD参数分解层数K和二次惩罚系数时，可以采用以下步骤： 1. **初始

7.基于麻雀搜索算法(SSA)优化VMD参数(SSA-VMD)

01.智能优化算法优化VMD参数的使用说明 02.基本原理麻雀搜索算法（SSA）是一种基于鸟类觅食行为的启发式优化算法，它模拟了麻雀在觅食时的群体行为，通过模拟麻雀的觅食过程来寻找问题的最优解。SSA的基本原理是通过模拟麻雀的搜索行为，包括自由飞行、觅食和跟随等行为，来不断更新候选解的位置，从而寻找到最优解。而VMD（Variational Mode Decomposition）是

基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention组合模型时间序列预测

VMD-CNN-BiLSTM-Attention组合模型是一种复杂的神经网络结构，用于时间序列预测。让我逐步解释这个模型的每个组成部分以及它们是如何结合在一起的： VMD（Variational Mode Decomposition）：VMD是一种信号处理技术，用于将时间序列分解为多个本征模式（Intrinsic Mode Functions，IMFs）。这种分解使得模型可以更好地捕捉时间序列

时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解

时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解目录时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD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 Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解（完整源码和数据) 1.利用鲸鱼优化算法优化vmd中的参数k、a，分解

NGO-VMD+皮尔逊系数+小波阈值降噪+重构

NGO-VMD+皮尔逊系数+小波阈值降噪+重构 NGO-VMD+皮尔逊系数+小波阈值降噪+重构代码获取戳此处代码获取戳此处以西储大学轴承数据为例，进行VMD，且采用NGO进行K a参数寻优并对分解分量计算皮尔逊相关系数筛选含噪声分量，对其进行小波软硬阈值降噪，并最后进行重构 NGO-VMD（北方苍鹰优化算法优化变分模态分解）：北方苍鹰优化算法（NGO）是一种模拟鹰

时序预测 | Python实现VMD-CNN-LSTM时间序列预测

时序预测 | Python实现VMD-CNN-LSTM时间序列预测目录时序预测 | Python实现VMD-CNN-LSTM时间序列预测预测效果基本介绍模型描述代码设计预测效果基本介绍 VMD-CNN-LSTM 是一种混合深度学习模型，结合了变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优势，用于时间序列预测。这种模型在处理复

EI级！高创新原创未发表！VMD-TCN-BiGRU-MATT变分模态分解卷积神经网络双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测（Matlab）

EI级！高创新原创未发表！VMD-TCN-BiGRU-MATT变分模态分解卷积神经网络双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测（Matlab）目录 EI级！高创新原创未发表！VMD-TCN-BiGRU-MATT变分模态分解卷积神经网络双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测（Matlab）预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果

多维时序 | Matlab实现VMD-CNN-GRU变分模态分解结合卷积神经网络门控循环单元多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现VMD-CNN-GRU变分模态分解结合卷积神经网络门控循环单元多变量时间序列预测目录多维时序 | Matlab实现VMD-CNN-GRU变分模态分解结合卷积神经网络门控循环单元多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍 1.Matlab实现VMD-CNN-GRU变分模态分解结合卷积神经网络门控

多维时序 | Matlab实现VMD-CNN-BiLSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现VMD-CNN-BiLSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测目录多维时序 | Matlab实现VMD-CNN-BiLSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍 1.Matlab实现VMD-CNN

多维时序 | Matlab实现VMD-CNN-LSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现VMD-CNN-LSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量时间序列预测目录多维时序 | Matlab实现VMD-CNN-LSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍 1.Matlab实现VMD-CNN-LSTM变分模

VMD + CEEMDAN 二次分解，CNN-LSTM预测模型

目录往期精彩内容：前言 1 二次分解与数据集制作 1.1 导入数据 1.2 VMD分解 1.3 样本熵 1.4 CEEMDAN分解 1.5 数据集制作 2 基于Pytorch的 CNN-LSTM 预测模型 2.1 定义CNN-LSTM预测模型 2.2 设置参数，训练模型 3 模型评估与可视化 3.1 结果可视化 3.2 模型评估代码、数据如下：

179基于matlab的2D-VMD处理图像

基于matlab的2D-VMD处理图像，将图片进行VMD分解，得到K个子模态图，将每个模态图进行重构，得到近似的原图。可以利用这点进行图像去噪。程序已调通，可直接运行。 179 2D-VMD 图像分解重构图像处理 (xiaohongshu.com)

多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多变量时间序列预测目录多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍 Matlab实现基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多变量时间序列预测（

多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多变量时间序列预测目录多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍 Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、

多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测目录多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍 Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多

轴承故障诊断 (12)基于交叉注意力特征融合的VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention故障识别模型

目录往期精彩内容：前言模型整体结构 1 变分模态分解VMD的Python示例第一步，Python 中 VMD包的下载安装：第二步，导入相关包进行分解 2 轴承故障数据的预处理 2.1 导入数据 2.2 故障VMD分解可视化第一步，模态选取第二步，故障VMD分解可视化 2.3 故障数据的VMD分解预处理 3 交叉注意力机制编辑 3.1 Cross a

蜣螂优化算法（DBO）优化VMD参数，最小包络熵、样本熵、信息熵、排列熵（适应度函数可自行选择，一键修改）包含MATLAB源代码

蜣螂优化算法是华大学沈波教授团队，继麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA）之后，于2022年11月27日又提出的一种全新的群体智能优化算法。已有很多学者将算法用于实际工程问题中，今天咱们用蜣螂优化算法优化一下VMD参数。同样以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据中1000个数据点。没有数据的看我这篇文章。西储大学轴承数

matlab|基于VMD-SSA-LSTM的多维时序光伏功率预测

目录 1 主要内容变分模态分解(VMD) 麻雀搜索算法SSA 长短期记忆网络LSTM 2 部分代码 3 程序结果 4 下载链接 1 主要内容之前分享了预测的程序基于LSTM的负荷和可再生能源出力预测【核心部分复现】，该程序预测效果比较好，并且结构比较清晰，但是仍然有同学咨询混合算法的预测，本次分享基于VMD-SSA-LSTM的多维时序光伏功率预测，本程序参考文章《

Python轴承故障诊断 (11)基于VMD+CNN-BiGRU-Attenion的故障分类

目录往期精彩内容：前言模型整体结构 1 变分模态分解VMD的Python示例 2 轴承故障数据的预处理 2.1 导入数据 2.2 故障VMD分解可视化 2.3 故障数据的VMD分解预处理 3 基于VMD-CNN-BiGRU-Attenion的轴承故障诊断分类 3.1 定义VMD-CNN-BiGRU-Attenion分类网络模型 3.2 设置参数，训练模型 3.3 模型

EI级 | Matlab实现VMD-TCN-BiLSTM变分模态分解结合时间卷积双向长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测

EI级 | Matlab实现VMD-TCN-BiLSTM变分模态分解结合时间卷积双向长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测目录 EI级 | Matlab实现VMD-TCN-BiLSTM变分模态分解结合时间卷积双向长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍 1.【EI级】Matlab实现VMD-TC

负荷预测 | Python基于CEEMDAN-VMD-BiGRU的短期电力负荷时间序列预测

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍提出一种分解去噪、重构分解的 CEEMDAN-VMD-BiGRU组合预测方法： 1 采用CEEMDAN将原始电力负荷数据分解成一组比较稳定的子序列，联合小波阈值法将含有噪声的高频分量去噪，保留含有信号的低频分量进行累加重构 2 利用VMD对去噪后的数据进行二次信号特征提取，得到一组平稳性强且含不同频

【MATLAB】VMD_LSTM神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）和LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络结合的算法是一种用于处理时间序列预测的方法。 VMD是一种自适应信号分解方法，能够将复杂信号分解为多个固有模态函数（Intrinsic Mode Functi

Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类

目录 1 变分模态分解VMD的Python示例 2 轴承故障数据的预处理 2.1 导入数据 2.2 故障VMD分解可视化 3 基于VMD+CNN-Transformer的轴承故障诊断分类 3.1 定义VMD-CNN-Transformer分类网络模型 3.2 设置参数，训练模型 3.3 模型评估代码、数据如下： Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与