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基于灰狼优化算法的VMD分解的MATLAB程序

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简介：
本程序利用灰狼优化算法改进变分模态函数分解技术，通过MATLAB实现信号处理与特征提取，适用于复杂数据的分析研究。 基于灰狼优化算法的VMD分解MATLAB程序包含完整数据和代码。 通过设置criterion 的值可以选择适应度函数： - 选择1时采用排列熵最小化； - 选择2时采用最小包络熵最小化； - 选择3时采用信息熵函数最小化； - 选择4时采用样本熵函数最小化。

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  • 基于灰狼优化算法的VMD分解的MATLAB程序
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    本程序利用灰狼优化算法改进变分模态函数分解技术，通过MATLAB实现信号处理与特征提取，适用于复杂数据的分析研究。 基于灰狼优化算法的VMD分解MATLAB程序包含完整数据和代码。 通过设置criterion 的值可以选择适应度函数： - 选择1时采用排列熵最小化； - 选择2时采用最小包络熵最小化； - 选择3时采用信息熵函数最小化； - 选择4时采用样本熵函数最小化。
     
  • 基于灰狼优化算法GWO的VMD优化及Matlab源码.zip
    优质
    本资源提供了一种利用灰狼优化算法（GWO）改进变分模态分解（VMD）方法的研究与实现，并附带了完整的MATLAB源代码，适用于信号处理和数据分析领域的研究者。 基于灰狼优化算法GWO优化VMD的Matlab源码。
     
  • 基于灰狼算法的VMD参数优化-python实现
    优质
    本项目采用Python编程语言，运用灰狼优化算法对变分模态分解（VMD）的关键参数进行优化，提升信号处理与分析的精度和效率。 1. Python程序 2. 包含可直接运行的数据集
     
  • 基于MATLAB的GWO-VMD：灰狼算法GWO优化VMD变分模态分解（含完整源码和数据）
    优质
    本项目采用MATLAB实现GWO-VMD算法，结合灰狼优化算法提升变分模态分解的效果，适用于信号与图像处理。包含完整代码及测试数据。 1. 本段落档提供了利用MATLAB实现的GWO-VMD灰狼算法优化VMD变分模态分解的方法（包含完整源码和数据）。该方法通过灰狼优化算法来优化VMD中的参数k、a，从而达到更好的分解效果，并适合作为创新点。 2. 文档中还包含了VMD超参数的迭代过程图，能够清晰展示每次迭代过程中参数的变化情况。 3. 附赠案例数据可以直接用于运行MATLAB程序进行测试和学习。 4. 所提供的代码具有良好的可读性和灵活性：采用参数化编程方式、易于修改调整参数值，并且注释详尽便于理解。 5. 此资源适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等专业领域内大学生课程设计项目、期末作业或毕业论文的研究与实践。 6. 作者为某知名企业的资深算法工程师，拥有8年的MATLAB及Python编程经验，在智能优化算法、神经网络预测模型构建等领域具有丰富的研究和开发经历。
     
  • GWO灰狼优化算法的Matlab完整程序
    优质
    本资源提供了一套完整的基于Matlab实现的GWO灰狼优化算法代码。该程序设计用于解决各类复杂优化问题，并附有详细注释和使用说明，适合科研与学习参考。 GWO灰狼优化算法（Matlab完整程序） GWO灰狼优化算法（Matlab完整程序） GWO灰狼优化算法（Matlab完整程序）
     
  • GWO_灰狼优化算法_混沌反向学习_灰狼算法_灰狼优化_灰狼算法优化_
    优质
    简介：灰狼优化算法（GWO）是一种新型元启发式群体智能算法，模拟灰狼的社会行为。结合混沌反向学习策略可以增强其探索能力和开发能力，有效避免早熟收敛问题，在多个领域展现出了优越的性能和应用潜力。 灰狼优化算法结合混沌反向学习方法在Matlab中的应用研究。
     
  • 基于灰狼优化算法的SVM MATLAB代码分享.zip
    优质
    本资源提供了基于灰狼优化（GWO）算法调参的支持向量机（SVM）的MATLAB实现代码，适用于机器学习和模式识别领域的研究与应用。 灰狼优化算法用于优化SVM的MATLAB代码分享。
     
  • 灰狼优化算法案例解析/灰狼优化算法初学者指南
    优质
    本书为初学者提供详细的灰狼优化算法讲解及案例分析，旨在帮助读者快速掌握该算法的基本原理和实际应用技巧。 本资源提供基于MATLAB的灰狼优化算法学习材料。这是作者在学习过程中编写的第一个关于灰狼优化算法的例子，该实例初始化一个单变量函数，并求解其取值区间内的最小值问题。 此资源包含四个文件：main.m为主程序文件；f_getfitness.m和f_fit.m为运行中由main.m调用的子函数；Grey Wolf Optimizer.pdf则解释了灰狼优化算法的基本原理，采用的是英文版本。将这四个文件放在同一目录下后直接执行main文件即可查看最终结果，并且会绘制每次迭代过程中的最优适应度值曲线。
     
  • 灰狼优化算法(GWO)的MATLAB代码
    优质
    本资源提供了一套用于实现灰狼优化算法（GWO）的MATLAB代码。通过模拟灰狼社会行为进行问题求解，适用于初学者和科研人员探索优化问题解决方案。 灰狼优化算法（GWO）的MATLAB代码可以用于实现该算法的核心功能。这段代码适用于需要利用群体智能解决优化问题的研究和应用场合。
     
  • 基于灰狼算法优化的LSTM回归预测（MATLAB）
    优质
    本研究利用MATLAB平台，结合灰狼优化算法对长短期记忆网络进行参数优化，以提高时间序列数据的回归预测精度。 使用灰狼算法优化的LSTM模型进行回归预测，并配有内置数据集及全中文注释，在MATLAB 2019或更高版本上可以直接运行。