• 时序分解 | MATLAB实现RIME-VMD霜冰优化算法优化VMD变分模态分解信号分量可视化


    时序分解 | MATLAB实现RIME-VMD霜冰优化算法优化VMD变分模态分解信号分量可视化

    效果一览

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    基本介绍

    RIME-VMD【23年新算法】霜冰优化算法优化VMD变分模态分解 可直接运行 Matlab
    1.利用霜冰优化算法优化VMD中的参数k、a,适应度函数为样本熵。分解效果好,包含分解效果图、频率图、边际图、收敛曲线等图,可完全满足您的需求~
    2.霜冰优化算法RIME是23年提出的新算法,还没人用过,适合作为创新点,包含VMD超参数优化迭代过程图,凸显每次迭代过程的变化。~
    3.附赠测试数据 直接运行main即可一键出图~
    4.直接替换Excel文件即可使用 适合新手小白 注释清晰~

    程序设计

    • 完整源码和数据获取方式:私信回复MATLAB实现RIME-VMD霜冰优化算法优化VMD变分模态分解信号分量可视化
    function [Best_rime_rate,Best_rime,Convergence_curve,result]=RIME(N,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)% initialize position
    Best_rime=zeros(1,dim);
    Best_rime_rate=inf;%change this to -inf for maximization problems
    Rimepop=initialization(N,dim,ub,lb);%Initialize the set of random solutions
    Lb=lb.*ones(1,dim);% lower boundary 
    Ub=ub.*ones(1,dim);% upper boundary
    it=1;%Number of iterations
    Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);
    Rime_rates=zeros(1,N);%Initialize the fitness value
    newRime_rates=zeros(1,N);
    W = 5;%Soft-rime parameters, discussed in subsection 4.3.1 of the paper
    %Calculate the fitness value of the initial position
    for i=1:N
        Rime_rates(1,i)=fobj(Rimepop(i,:));%Calculate the fitness value for each search agent
        %Make greedy selections
        if Rime_rates(1,i)<Best_rime_rate
            Best_rime_rate=Rime_rates(1,i);
            Best_rime=Rimepop(i,:);
        end
    end
    %GBestF = Rime_rates(1);%全局最优适应度值
    % Main loop
    while it <= Max_iter
        it
        RimeFactor = (rand-0.5)*2*cos((pi*it/(Max_iter/10)))*(1-round(it*W/Max_iter)/W);%Parameters of Eq.(3),(4),(5)
        E =(it/Max_iter)^0.5;%Eq.(6)
        newRimepop = Rimepop;%Recording new populations
        normalized_rime_rates=normr(Rime_rates);%Parameters of Eq.(7)
    ​​
        for i=1:N
            %Boundary absorption
            Flag4ub=newRimepop(i,:)>ub;
            Flag4lb=newRimepop(i,:)<lb;
            newRimepop(i,:)=(newRimepop(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;
            newRime_rates(1,i)=fobj(newRimepop(i,:));
            %Positive greedy selection mechanism
            if newRime_rates(1,i)<Rime_rates(1,i)
                Rime_rates(1,i) = newRime_rates(1,i);
                Rimepop(i,:) = newRimepop(i,:);
                if newRime_rates(1,i)< Best_rime_rate
                   Best_rime_rate=Rime_rates(1,i);
                   Best_rime=Rimepop(i,:);
                end
            end​
    ​
    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/119920826
    
    
    
    
    
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    参考资料

    [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
    [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/132794090