光伏预测Matlab实现：VMD-白鲨优化算法与WSO-LSTM

资源摘要信息:"本资源为Matlab实现的光伏预测项目，项目名称为【SCI2区】基于VMD-白鲨优化算法WSO-LSTM光伏预测Matlab实现。本项目主要使用了VMD（变分模态分解）和WSO（白鲨优化算法）结合LSTM（长短时记忆网络）模型进行光伏输出的预测，具体实现过程中使用了Matlab 2014、2019a、2024a三个版本。 项目描述中提到的“参数化编程”是Matlab编程中的一种常见方法，它允许用户通过修改参数来控制程序的行为，使得程序更加灵活，易于维护和升级。此外，参数化编程还可以使得代码的复用性更高，这也是本项目的一个亮点。代码中的注释也非常清晰，这将大大降低新手的理解难度，对于初学者来说，这样的项目是非常有价值的。 项目的适用对象主要包括计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生，可用于课程设计、期末大作业和毕业设计。项目提供的案例数据可以直接运行，新手可以利用这些数据来理解和学习项目的具体实现方式。 从项目标签来看，本项目主要依赖于Matlab这一强大的数学计算和仿真工具，Matlab在工程计算、算法开发、数据分析、图形可视化等方面具有强大的优势，这也是本项目选择Matlab作为开发工具的主要原因。 最后，项目文件名称为“【SCI2区】基于VMD-白鲨优化算法WSO-LSTM光伏预测Matlab实现”，从中可以看出，本项目的核心内容包括以下几个部分： 1. VMD（变分模态分解）：这是一种用于信号处理的方法，能够将复杂信号分解为有限个具有不同频率范围的子信号，每一个子信号称为模态分量。VMD在处理非线性和非平稳信号时表现出色，因此在光伏输出预测中具有很大的应用潜力。 2. 白鲨优化算法（WSO）：这是一种基于白鲨群体觅食行为的优化算法，属于群体智能优化算法的一种。WSO算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度，被广泛应用于工程优化领域。 3. LSTM（长短时记忆网络）：这是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息。LSTM在时间序列预测、自然语言处理等任务中表现出色，因此在光伏预测中也有很好的应用前景。 综合以上信息，本项目通过结合VMD、WSO和LSTM的优点，构建了一个高效的光伏预测模型，该模型能够充分利用历史数据进行准确的预测，对于提高光伏发电系统的效率具有重要意义。"