Python实现基于NGO-ICEEMDAN基于北方苍鹰算法(NGO)优化ICEEMDAN时间序列信号分解的详细项目实例
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随着大数据时代的到来，时间序列分析在各行各业中得到了广泛的应用。无论是金融市场、气象预测、工业监控，还是电力负荷预测等，时间序列数据的有效分析和建模都起到了至关重要的作用。时间序列信号往往受到多种因素的影响，表现出非平稳性、噪声干扰、趋势性变化等特征，因此，如何有效地分解和分析这些复杂信号，成为了数据科学研究的一个重要课题。
在这一背景下，
ICEEMDAN
（Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise
）算法作为一种信号分解方法，具有很好的适应性和有效性，可以在处理非线性和非平稳时间序列数据时，提供较为精确的结果。然而，
ICEEMDAN
算法存在一定的缺陷，如收敛速度慢、计算复杂度高、对噪声敏感等问题。为了解决这些问题，北方苍鹰优化算法（
NG ...