时序分解 | Matlab实现SSA-ICEEMDAN麻雀算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解

时序分解 | Matlab实现SSA-ICEEMDAN麻雀算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解

效果一览

基本介绍

Matlab实现SSA-ICEEMDAN麻雀算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解 可直接运行 分解效果好 适合作为创新点（Matlab完整源码和数据)
1.ICEEMDAN方法的分解效果取决于白噪声幅值权重(Nstd)和噪声添加次数(NE)，因此，采用智能优化算法对这2个参数进行优化，适应度函数包括包络熵、样本熵、信息熵、排列熵，可随时切换，完全满足您的需求。
2.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白[火]
3.附赠时间序列测试数据，可直接运行main一键出图[闪亮]
4.数据为excel数据，方便替换，运行主程序main即可，可直接运行matlab程序。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式私信博主回复：Matlab实现SSA-ICEEMDAN麻雀算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解。

ST = 0.7;%预警值
PD = 0.4;%发现者的比列，剩下的是加入者0.7
SD = 0.2;%意识到有危险麻雀的比重

PDNumber = round(pop*PD); %发现者数量
SDNumber = round(SD*PD);%意识到有危险麻雀数量

%种群初始化
X0=initialization(pop,dim,ub,lb);
X = X0;
%计算初始适应度值
fitness = zeros(1,pop);
for i = 1:pop
   fitness(i) =  fobj(X(i,:));
end
[fitness, index]= sort(fitness);%升排序
BestF = fitness(1);
WorstF = fitness(end);
GBestF = fitness(1);%全局最优适应度值
for i = 1:pop
    X(i,:) = X0(index(i),:);
end
curve=zeros(1,Max_iter);
GBestX = X(1,:);%全局最优位置
X_new = X;
for i = 1: Max_iter
    
    disp(['第',num2str(i),'次迭代'])
    BestF = fitness(1);
    WorstF = fitness(end);

    
    R2 = rand(1);
   for j = 1:PDNumber
      if(R2<ST)
          X_new(j,:) = X(j,:).*exp(-j/(rand(1)*Max_iter));
      else
          X_new(j,:) = X(j,:) + randn()*ones(1,dim);
      end     
   end
   for j = PDNumber+1:pop
%        if(j>(pop/2))
        if(j>(pop - PDNumber)/2 + PDNumber)
          X_new(j,:)= randn().*exp((X(end,:) - X(j,:))/j^2);
        else
          %产生-1，1的随机数
          A = ones(1,dim);
          for a = 1:dim
            if(rand()>0.5)
                A(a) = -1;
            end
          end 
          AA = A'*inv(A*A');     
          X_new(j,:)= X(1,:) + abs(X(j,:) - X(1,:)).*AA';
       end
   end
   Temp = randperm(pop);
   SDchooseIndex = Temp(1:SDNumber); 
   for j = 1:SDNumber
       if(fitness(SDchooseIndex(j))>BestF)
           X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(1,:) + randn().*abs(X(SDchooseIndex(j),:) - X(1,:));
       elseif(fitness(SDchooseIndex(j))== BestF)
           K = 2*rand() -1;
           X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(SDchooseIndex(j),:) + K.*(abs( X(SDchooseIndex(j),:) - X(end,:))./(fitness(SDchooseIndex(j)) - fitness(end) + 10^-8));
       end
   end
  %边界控制

参考资料

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