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《Matlab实现GWO-CEEMDAN基于灰狼算法优化CEEMDAN时间序列信号分解的详细项目实例》
传统的时间序列分析方法，如自回归（SEAT）模型、移动平均（MSEA）模型和SEATMSEA模型，虽然能够处理简单的线性数据，但对于复杂非线性和非平稳的信号，效果往往不理想。在此背景下，灰狼优化算法（GWO）作为一种基于群体智能的优化方法，因其具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度，成为了CFFMDSEAN优化参数的理想选择。该项目具有重要的应用意义。然而，CFFMDSEAN的信号分解过程依赖于许多参数，如噪声幅度、分解次数等，这些参数的选择直接影响到分解的质量。随着数据的变化，模型的更新和维护至关重要。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144997863
该项目部署与应用主要有哪些步骤(多选)
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