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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
1.1 ＶＭＤ变分模态分解
1.2 LSSVM最小二乘支持向量机
１.３ SSA麻雀优化算法
📚2 运行结果
2.1 Lssvm
2.2 麻雀优化Lssvm
2.3 变分模态分解优化Lssvm
2.4 变分模态分解与麻雀优化Lssvm（VMD-SSA-LSSVM）
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码、数据、文章讲解
💥1 概述
文献来源：
针对电力负荷随机性、波动性以及非线性因素所导致预测精度不高等问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与麻雀搜索算法(SSA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)短期负荷预测模型。该方法首先借助VMD将原始负荷时间序列分解成不同频率的本征模态函数(IMF)和残差分量(Res),然后对各分量建立不同的LSSVM预测模型并利用SSA进行参数优化,最后将各分量预测值组合得到最终的预测结果。将预测结果与LSSVM、VMD-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-SSA-LSSVM模型预测值对比,得出所提出方法的两组数据MAPE值分别为1.501 6%、4.765%,远低于其他模型。结果表明该组合预测模型在预测精度上具有一定的优越性。
1.1 ＶＭＤ变分模态分解
电力部门在负荷数据采集过程中，会受到各种电磁波噪声的干扰，严重影响数据的质量，导致预测精度不高等问题，因此有必要 对 数 据 降 噪 处 理。ＶＭＤ 是一种非平稳信号的自适应分解方法，可以根据序列实际情况确定模态分解个数，并在求解过程中可以自适应地匹配到每类模态最佳中心频率带宽，最终得到问题的最优解。
1.2 LSSVM最小二乘支持向量机
ＬＳＳＶＭ 是在ＳＶＭ 基础上的改进，它采用最小二乘线性方程作为其损失函数，用等式约束代替了标准支持向量机中的不等式约束。这样，将二次规划问题转化为求解线性方程组，简化了计算复杂程度，提高了算法的收敛速度，有助于对具有非线性特性短期电力负荷的有效拟合。具体步骤如下。 设给定一组训练样本集：
ＬＳＳＶＭ 的核心原理是将训练样本通过非线性映射映射到高维特征空间，然后在高维空间进行线性回归。回归函数可以描述如下：
１.３ SSA麻雀优化算法
麻雀搜索算法是 Ｘｕｅ等在２０２０年提出的一种新型的群智能优化算法。它是一种模仿麻雀种群捕食过程中的群体合作行为而形成的启发式算法，这种行为策略在一定程度上提高了最优搜索 空间的探索与开发。详 细 步 骤如下。
📚2 运行结果
2.1 Lssvm
2.2 麻雀优化Lssvm
2.3 变分模态分解优化Lssvm
2.4 变分模态分解与麻雀优化Lssvm（VMD-SSA-LSSVM）
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]杨邓,杨俊杰,胡晨阳,崔丹,陈照光.基于改进LSSVM的短期电力负荷预测[J].电子测量技术,2021,44(18):47-53.DOI:10.19651/j.cnki.emt.2107628.
[2]吴小涛,袁晓辉,袁艳斌,毛雅茜,肖加清.基于EEMD-VMD-SSA-KELM模型的汛期日径流预测[J/OL].中国农村水利水电:1-14[2023-04-09].