从结构分解技术(SDA)出发,通过与投入产出模型的结合进而形成的分解模型,为研究经济系统变量构成因素之间的内在联系提供了良好的分析功能。

图多NMF特征聚类 介绍 进行代码。 受流形学习和多视图非负矩阵分解（NMF）的启发，我们引入了一种新的基于局部图正则化的多视图NMF特征提取方法，其中考虑了数据之间的内视图相关性。 通过构造一个最近邻图来整合每个视图的局部几何信息，并应用两个迭代更新规则来有效地解决优化问题，从而提出矩阵分解目标函数。 请引用以下信息： @inproceedings{wang2015multi, title={Feature Extraction via Multi-view Non-negative Matrix Factorization with Local Graph Regularization}, author={Wang, Zhenfan and Kong, Xiangwei and Fu, Haiyan and Li, Ming and Zhang, Yujia}, bo

本文采用经验模式分解（EMD）和BP_AdaBoost神经网络对油价进行建模。 基于这两种方法的优势，我们通过使用它们来预测油价。 在一定程度上有效地提高了短期价格预测的准确性。 将该模型的预测结果与ARIMA模型，BP神经网络和EMD-BP组合模型的结果进行比较。 实验结果表明，EMD和BP_AdaBoost模型的均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和Theil不等式（U）均低于其他模型，并且组合模型具有更好的预测精度。

针对低信噪比信号的去噪问题，提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法，并与小波变换去噪法的效果相比较。试验结果证明，当信号的信噪比较小时，基于经验模态分解的小波阈值去噪效果是相当有效和稳定的，为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段。

运用有限差分算法解决一维波动方程的数值模拟问题，对初学者有很大的帮助。

1、下载后解压放在matlab的toolbox工作路径下package_emd文件夹。 2、打开matlab，选择File- Set Path- Add with Subfolders-你刚才下载的工具箱（package_emd）点进去- Save- Close。 3、此时选择work下package_emd文件夹作为工作路径，即是C:\Program Files\MATLAB\R2010a\toolbox\package_emd。 4、在Command Window里面输入mex -setup回车，问是否选择已有的编译器你选y回车，再问选择哪个编译器，你可以选择C++的那个选择相应的编号（如 2）回车，然后让你核对是否选择对了编译器等等，你输入y回车。就安装成功了。

有关更多信息，请参阅以下链接： http://yarpiz.com/95/ypea124-moead

一种快速稳定的奇异值分解算法

鉴于输电线路在线监测取得了长足的进步，针对目前行波定位法中波头检测算法存在缺陷和波速测定精度差的不足，本文提出了基于导线电流三测量点局域均值分解（LMD）的行波故障定位新方法。该方法首先对测量点电流线模分量进行局域均值分解，然后根据分解得到的第一个PF 分量瞬时频率曲线的首个频率突变点来确定行波波头第一次到达测量点的时刻。其次，根据相位差动保护原理判断出故障点所在线路段，并利用无故障段线路的长度和故障行波到达其两端测点的时间差之比计算出故障行波波速。最后，通过双端行波法的定位原理计算出故障距离。仿真结果表明，本文定位方法同基于小波变换或希尔伯特-黄变换的定位方法相比具有较高的定位精度。

进行emd分解，一个非常好的程序，直接调用即可