针对大家评论区给出的很多问题，作者一直都有关注，因此在这里又写了一篇文章，而且思路与这篇文章有不同之处，至于具体的不同之处放在下一篇文章了，大家感兴趣的可以移步观看，下一篇文章可以说是作者的呕心力作。
(4条消息) 白鲸优化算法优化VMD参数，并提取特征向量，以西储大学数据为例，附MATLAB代码_今天吃饺子的博客-CSDN博客
https://blog.csdn.net/woaipythonmeme/article/details/131226447?spm=1001.2014.3001.5501好了，废话到此为止！接下来讲正文！
同样以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据。
首先进行VMD分解，采用麻雀优化算法（SSA）对VMD的两个关键参数（惩罚因子α和模态分解数K）进行优化，以最小包络熵为适应度值。其他智能优化算法同样适用，关键要学会最小包络熵代码的编写，网上的五花八门，代码中会对最小包络熵部分进行详细注释。
先上结果图：
实验过程中，会实时显示每次寻优后的最小包络熵值和VMD对应的两个最佳参数。本次寻优共100次（自己可以随意更改寻优次数）。
可以看到寻优100次后，最小包络熵为7.4036，对应两个vmd的最佳参数为122,8，其中惩罚因子为122，模态分解数为8。
收敛曲线如下所示：
代码包含一个脚本，三个函数！
主函数脚本：其中惩罚因子α的范围是[100-2500]，模态分解数K的范围是[3-10]。这里大家可以自行更改，但是一般建议是这样
clear all
clc
addpath(genpath(pwd))
CostFunction=@(x) Cost(x); % 适应度函数的调用，包络熵值，详情请看Cost
%设置SSA算法的参数
Params.nVar=2; % 优化变量数目
Params.VarSize=[1 Params.nVar]; % Size of Decision Variables Matrix
Params.VarMin=[100 3]; % 下限值，分别是a,k
Params.VarMax=[2500 10]; % 上限值
Params.MaxIter=30; % 最大迭代数目
Params.nPop=30; % 种群规模
[particle3, GlobalBest3,SD,GlobalWorst3,Predator,Joiner] = Initialization(Params,CostFunction,'SSA'); %初始化SSA参数
disp(['***采用SSA算法开始寻优***'])
[GlobalBest,SSA_curve] = SSA(particle3,GlobalBest3,GlobalWorst3,SD,Predator,Joiner,Params,CostFunction); %采用SSA参数优化VMD的两个参数
fMin = GlobalBest.Cost;
bestX = GlobalBest.Position;
%画适应度函数图
figure
plot(1:Params.MaxIter,SSA_curve,'Color','r')
title('Objective space')
xlabel('Iteration');
set(gca,'xtick',0:10:Params.MaxIter);
ylabel('Best score obtained so far');
legend('SSA优化VMD')
display(['The best solution obtained by SSA is : ', num2str(round(bestX))]); %输出最佳位置
display(['The best optimal value of the objective funciton found by SSA is : ', num2str(fMin)]); %输出最佳适应度值关于VMD函数的详解和相关图像的绘制，可以参考这个文章：(5条消息) VMD分解，matlab代码，包络线，包络谱，中心频率，峭度值，能量熵，近似熵，包络熵，希尔伯特变换，包含所有程序MATLAB代码，-西储大学数据集为例_今天吃饺子的博客-CSDN博客
完整代码获取：下方卡片回复关键词：SSAVMD
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