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[发明专利]基于遗传算法的自适应VMD参数寻优方法-CN202310606988.5在审
发明人：魏倩;轩亚珂;帅伟伟;苏朋;张前程 -专利权人：河南大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于遗传算法的自适应VMD参数寻优方法，该方法包含以下步骤：首先，根据待分解信号本身构造一个自适应的评价熵函数；其次，以这个自适应评价熵函数为优化目标，使用遗传算法对VMD的两个最重要的参数寻优，并将相同个体合并策略引入遗传算法；最后得到最优的参数后再使用其对待分解信号进行VMD分解。本发明综合考虑了分解的精度、噪声鲁棒性以及其在参数优化过程中陷入局部最优的情况，通过参数寻优提高了VMD分解的精度和噪声鲁棒性，并使优化过程中算法的种群多样性保持在一定水平，避免陷入局部最优。
基于遗传算法自适应 vmd 参数方法

[发明专利]基于动态滑动窗口辨识的机动目标轨迹在线预测方法-CN202111650655.X在审
发明人：魏倩;苏朋;轩亚珂 -专利权人：河南大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于动态滑动窗口辨识的机动目标轨迹在线预测方法。该方法包含以下步骤：首先建立自适应调整长度的动态滑动窗口，在线框选实时采集的机动目标轨迹数据，同时对窗内数据赋予自适应权值；然后在每次滑动窗口更新时调用粒子群算法辨识Volterra级数预测模型的核参数，首次调用采取均分网格法初始化种群位置，之后使用上次保存的最优位置初始化粒子群；最后对机动目标轨迹进行在线预测，同时使用残差补偿法校正预测值。本发明与传统轨迹预测方法相比，通过动态滑动窗口选取最新的轨迹数据作为训练集，实现模型参数的在线更新，增加预测的准确性，同时通过改进粒子群算法的初始化方法，提高预测模型的辨识精度，减少计算消耗时间。
基于动态滑动窗口辨识机动目标轨迹在线预测方法