VMD-SSA-LSTM

VMD-SSA-LSTM是一种光伏预测模型，它是将变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合而成的。该模型的预测步骤包括以下几个步骤：
1. 首先，利用VMD对历史负荷数据进行分解，将原始数据分解成多个模态分量。
2. 然后，利用SSA对LSTM的参数进行寻优，以提高模型的预测精度。
3. 接下来，将分解出的负荷分量输入到LSTM神经网络进行训练和预测。
4. 最后，将每个分量的预测值相加，得到光伏负荷的预测值。

与传统的LSTM模型和VMD-LSTM模型相比，VMD-SSA-LSTM模型具有更高的预测精度，为月径流预测工作提供了一种新的选择。