POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪）
1.分解部分
（POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解
寻优对象：k α
包含10种适应度函数
可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图
适应度函数包括：
1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵
6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵
2.分量筛选
采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出，
3.降噪
通过阈值小波进行降噪，
降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。
）
%软小波阈值降噪
%硬小波阈值降噪
%改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片）
以西储大学数据为例效果如图
matlab代码，含有部分注释；
数据为excel数据，使用时替数据集即可；
，
,中心电感振动数据为基础进行噪音治理的POA-VMD变分模态分解降噪法,POA-VMD降噪技术,POA-VMD; 鹈鹕优化VMD; 降噪; 余弦相似度; 小波阈值; 分解部分; 寻优对象; 适应度函数; 分量筛选; 西储大学,轴承故障信号P
2025-06-21 22:18:45
2.83MB
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POA-VMD+降噪技术：鹈鹕优化变分模态分解与余弦相似度结合小波阈值降噪的实践与应用,POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪）
1.分解部分
（POA-VMD）采用鹈鹕
POA-VMD+降噪技术：鹈鹕优化变分模态分解与余弦相似度结合小波阈值降噪的实践与应用,POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪）
1.分解部分
（POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解
寻优对象：k α
包含10种适应度函数
可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图
适应度函数包括：
1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵
6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵
2.分量筛选
采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出，
3.降噪
通过阈值小波进行降噪，
降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。
）
%软小波阈值降噪
%硬小波阈值降噪
%改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片）
以西储大学数据为例效果如图
matlab代码，含有部分注释；
数据为excel数据，使用时替数据集即可；
，
,POA-VMD; 鹈鹕优化VMD; 降噪; 余弦相似度; 小波阈值; 分解部分; 寻优对象; 适应度函数; 分量筛选; 西储大学,轴承故障信号POA-
2025-06-21 22:17:38
560KB
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内容概要：本文介绍了如何在MATLAB中实现基于POA（Pelican Optimization Algorithm）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM），用于多输入单输出的时间序列回归预测。该模型通过CNN提取局部特征，BiLSTM处理上下文信息，POA优化超参数，提高了模型的预测性能。文章详细讲解了数据预处理、模型构建、训练和评估的全过程，并提供了完整的代码示例和图形用户界面设计。
适合人群：具备MATLAB编程基础的数据科学家、研究人员和技术爱好者。
使用场景及目标：适用于需要高精度时间序列预测的应用，如金融市场预测、气象数据预测、工业过程监控等。用户可以通过该模型快速搭建并训练高质量的预测模型。
其他说明：未来的研究可以考虑引入更多先进的优化算法，拓展模型的输入输出结构，增强图形用户界面的功能。使用过程中需要注意数据的正常化和防止过拟合的问题。
2025-04-08 09:42:36
45KB
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鹈鹕算法(POA)优化最小二乘支持向量机分类预测，POA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。
多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。
程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。
2023-12-11 20:19:57
87KB
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
2023-02-13 23:38:56
999KB
1
#include
void main()
{
int k,J,p,m,s,io,t,i,u;
k=1;
int n[4]={3,4,3,3};
int q[5][4]={{0,0,0,0},{30,31,29,28},{34,34,35,35},{38,37,38,37},{0,40,0,0}};
int nn[4],q1[14],no[14][4],q2[14];
for(t=0;t<14;t++)
for(i=0;i<4;i++)no[t][i]=0;
while(k<=4){
if(k==1){
nn[k-1]=n[k-1];
J=0;
do{
q1[J]=q[J][k-1];
no[J][k-1]=J;
J++;
}while(J<=n[k-1]);}
else{
m=nn[k-2];
nn[k-1]=m+n[k-1];
J=0;
while(J<=nn[k-1]){
int y=1000;
int i=0;
loop: if(J-i>m){i++;
if(i>n[k-1]){q2[J]=y;no[J][k-1]=io;}
else goto loop;}
else if(i>J) {q2[J]=y;no[J][k-1]=io;}
else {s=q[i][k-1]+q1[J-i];
if(sn[k-1]){q2[J]=y;no[J][k-1]=io;}
else goto loop; }
J++;}
for(i=0;i=0){p=J;
k=4;
while(k>=1){no[J][k-1]=no[p][k-1];
p=p-no[p][k-1];
k--;}
J--;
}
printf("J\\NO 1# 2# 3# 4# Q\n");
for(t=0;t<14;t++)
printf("%2d %d %d %d %d %d\n",t,no[t][0],no[t][1],no[t][2],no[t][3],q2[t]);
}
2022-11-13 17:15:44
1KB
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