文献为“基于 VMD 与 PSO 优化深度信念网络的 短期负荷预测”的caj文件，为提高短期负荷预测精度，采用变分模态分解(variational mode decomposition，VMD)技术将原始历史负荷序列分解为一系列特征互异的模态函数，对每个模态函数进行特征分析并分别建立负荷预测模型。
2022-12-29 16:18:38
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针对小波包去噪对含强白噪声的信号处理效果不理想问题，提出了基于互相关分析优化的VMD-小波包阈值去噪方法。该方法融合了VMD和小波包去噪的优势，通过VMD把含噪信号分解成若干个模态分量，根据互相关分析提出的临界相关系数从所有模态分量中搜寻极优模态分量，之后利用小波包阈值去噪对极优模态分量进行处理。实验结果表明，该方法对含强白噪声的信号去噪效果具有优势，能够保全信号的有效分量，克服了传统VMD去噪的盲目性，保证了去噪后信号的真实性。
2022-11-07 21:11:33
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根据奇异值分解出来的奇异值，画出奇异值分布曲线，根据公式算出奇异值的突变点，此时突变点即是VMD分解分量数的K值
2022-11-06 23:40:19
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1.采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码，目标函数根据样本熵计算。直接运行，可以换数据。
2.核心算法加密，有需要请在CSDN联系作者。
2022-10-30 15:05:11
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利用VMD分解，计算每个模态的能量熵的程序。
2022-10-25 09:06:36
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