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基于白鲸优化算法的VMD改进-BWO-VMD.zip

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简介：
本资源提供一种基于白鲸优化算法（BWO）改进的变分模态分解（VMD）方法——BWO-VMD。通过优化参数设置，有效提升信号处理和特征提取精度与效率，适用于各类复杂数据环境下的模式识别与分析任务。 MATLAB程序BWO-VMD使用白鲸优化算法来优化VMD参数，并以最小包络熵作为适应度函数，从而找到对应的IMF分量。然后收集最佳IMF分量的9种时域指标：计算均值、方差、峰值、峭度、有效值、峰值因子、脉冲因子、波形因子和裕度因子。

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  • 基于白鲸优化算法的VMD改进-BWO-VMD.zip
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    本资源提供一种基于白鲸优化算法（BWO）改进的变分模态分解（VMD）方法——BWO-VMD。通过优化参数设置，有效提升信号处理和特征提取精度与效率，适用于各类复杂数据环境下的模式识别与分析任务。 MATLAB程序BWO-VMD使用白鲸优化算法来优化VMD参数，并以最小包络熵作为适应度函数，从而找到对应的IMF分量。然后收集最佳IMF分量的9种时域指标：计算均值、方差、峰值、峭度、有效值、峰值因子、脉冲因子、波形因子和裕度因子。
     
  • 白鲸优化算法（BWO）及其智能应用（）
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    白鲸优化算法(BWO)是一种新颖的元启发式群体智能算法，模拟白鲸的行为特性。该算法在求解复杂优化问题中展现出高效性和鲁棒性，并广泛应用于多个领域如电力系统、机械工程和数据挖掘等，推动了智能化技术的发展与应用创新。 白鲸优化算法（Beluga Whale Optimizer, BWO）是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它通过模拟白鲸的行为模式来解决复杂的优化问题。 BWO的工作机制主要包括以下几个方面： 捕食行为：模仿白鲸在自然环境中的捕猎方式，在目标搜索和优化过程中进行探索。 社会互动：通过模拟白鲸之间的交流与合作，增加种群的多样性。 迁移模式：根据白鲸迁徙的习惯，提高算法全局搜索的能力。 该算法的优点包括： 强大的探索能力：BWO能够在解空间的不同区域中高效地寻找解决方案。 灵活性：适用于各种优化问题，无论是连续还是离散型的问题都能有效处理。 快速收敛性：通常在较少的迭代次数内就能找到较为理想的解。 易于实现：其设计原理简单明了，便于编程和应用。
     
  • 白鲸优化(BWO)算法：一种基于群体的元启发式方法用于解决优化问题
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    简介：白鲸优化（BWO）算法是一种创新性的群体智能元启发式技术，模拟白鲸社会行为以高效求解复杂优化难题。 BWO包括三个阶段：探索阶段、开发阶段和鲸鱼坠落阶段。该方法在基准优化问题中表现出色，能够有效处理高维优化问题。此外，网站上提供了一些基准函数的示例供参考。
     
  • EBWO算法：采用双改进策略的白鲸优化新进展，相比原版BWO、GWO、WOA和SSA有明显优势
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    本文介绍了EBWO算法，通过双改进策略对白鲸优化算法进行创新，相较于传统BWO、GWO、WOA及SSA算法展现出显著性能提升。 EBWO算法：在双改进策略下的白鲸优化新进展 本段落介绍了一种混合改进的白鲸优化算法（EBWO），该算法通过引入准反向学习QOBL策略及旋风觅食策略，显著提升了原有BWO、GWO、WOA和SSA等算法的表现。相较于原始版本及其他同类算法，EBWO在迭代速度与开发能力上均实现了质的飞跃。 具体改进点包括： 1. 引入准反向学习QOBL策略以加快收敛速率； 2. 采用旋风觅食机制来增强探索未知解空间的能力； 实验结果表明，在包含23种基准测试函数的对比分析中，EBWO算法展示出了卓越的效果。
     
  • 【BWO-SVR回归预测】利用白鲸优化算法改进支持向量机回归预测的MATLAB代码
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    本项目采用白鲸优化算法对支持向量机回归模型进行参数优化，旨在提升预测精度，并提供基于MATLAB实现的完整代码。 该资源提供了一种使用白鲸优化算法（BWO）对支持向量机回归预测模型进行优化的MATLAB代码，即BWO-SVR，并可直接运行。数据集为EXCEL格式，用户可以轻松更换数据。 运行结果包括训练集和测试集中预测值与实际值对比图、误差图像以及适应度曲线图像。此外，该代码还包含了各种误差指标计算功能，如RMSE（均方根误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）、MAE（平均绝对误差）及拟合优度R2的计算结果。
     
  • 白鲸优化算法源码.zip
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    本资源提供白鲸优化算法的完整源代码，适用于科研与工程实践。代码结构清晰、注释详尽，便于学习和二次开发。 白鲸优化算法.zip包含了与白鲸优化相关的资源和文件。
     
  • 基于白鲸优化算法与NSGA-II的多目标优化算法实现
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    本研究结合了白鲸优化算法和NSGA-II，提出了一种新的多目标优化方法，旨在提高复杂问题求解效率及解的质量。 本资源使用Matlab实现多目标白鲸优化算法，能够解决无约束条件和有约束条件的多目标优化问题。
     
  • 基于混沌搜索策略的改进鲸鱼优化算法
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    本研究提出了一种结合混沌搜索策略的改进鲸鱼优化算法，旨在提高算法在复杂问题求解中的探索能力和收敛速度。 为了改善鲸鱼优化算法在探索与开发能力协调不足及容易陷入局部最优的问题，提出了一种基于混沌搜索策略的改进鲸鱼优化算法（CWOA）。首先采用了混沌反向学习方法来生成初始群体，确保了全局搜索过程中的多样性；其次设计了一个非线性混沌扰动机制协同更新收敛因子和惯性权重，以此平衡探索与开发之间的关系；最后结合种群进化过程中最优个体的混沌搜索策略以降低算法陷入局部极值的可能性。通过10个基准测试函数及6个复合测试函数验证了该方法的有效性，实验结果显示CWOA在收敛速度、精度以及鲁棒性能方面均优于对比算法。
     
  • 基于遗传算法的VMD优化(GA-VMD)
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    本研究提出了一种结合遗传算法与变分模态分解（VMD）的方法——GA-VMD，旨在通过优化VMD参数提高信号处理精度和效率。 运行程序前，请确保将所有代码与数据文件放在同一个文件夹内。运行主程序main.m时，请注意在该文件中调整可调参数。