程序名称：基于VMD（变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM的光伏功率预测模型

实现平台：matlab

代码简介：提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络 (LSTM)相耦合,建立了时间序列预测模型(VMD-SSA-LSTM)。首先利用 VMD 对历史数据进行分解,然 后依据SSA 对 LSTM 的参数进行寻优,并将分解出的时间序列数据分量输入到 LSTM 神经网络,最后将每个分量 的预测值相加,得到时间序列预测值。结果表 明,与 LSTM、VMD-LSTM 模型相比,VMD-SSA-LSTM 模型的预测精度更高。附带参考文献。本代码具有一定创新性，且模块化编写，可自由根据需要更改完善模型，如将VMD替换为EMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法，SSA可以改为PSO GWO AOA GA NGO等等其他优化算法，对LSTM进一步改善，替换为GRU，BILSTM等。代码注释详细，无敌精品！！！本案例使用数据集是北半球光伏功率，共四个输入特征（太阳辐射度 气温 气压 大气湿度），一个输出预测（光伏功率），预测对象可以替换为是电力负荷、风速、光伏等等时间序列数据集;

参考文献：《基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型》《基于CEEMDAN-ABC-LSTM组合模型的短时交通流预测》《基于SSA-LSTM神经网络的股票价格预测研究》《基于EMD和SSA的股票预测模型》

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