MLP、LSTM、SSA-LSTM模型对时序数据进行预测的优缺点，最后得出麻雀搜索算法对LSTM进行模型的预测性能最优

MLP模型是一种基于前馈神经网络的模型，对于时序数据的预测能力较弱，因为它只能考虑当前时刻的输入，而无法考虑历史数据和未来数据的影响。但是，MLP模型的参数较少，训练速度较快，适合用于简单的时间序列预测问题。

LSTM模型是一种递归神经网络，能够有效地处理长期依赖关系，对于时序数据的预测能力较强，而且能够考虑历史数据和未来数据的影响。但是，LSTM模型的参数较多，训练速度较慢，同时容易出现过拟合。

SSA-LSTM模型是一种将奇异谱分解（SSA）和LSTM结合起来的混合模型，能够克服LSTM模型的缺点，并且在时序数据预测方面表现优异。但是，SSA-LSTM模型的参数更多，训练难度更大。

麻雀搜索算法是一种基于种群智能的优化算法，能够在搜索空间较大的问题中寻找全局最优解。在对LSTM模型进行预测性能优化方面，麻雀搜索算法可以通过自主调整模型参数，提高模型的预测精度和稳定性。

综上所述，对于时序数据的预测问题，SSA-LSTM模型和LSTM模型表现较好，而麻雀搜索算法可以有效地优化LSTM模型的预测性能。