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
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》
数据分析与预测/数学建模竞赛数据分析题（数学建模竞赛懒人包/数学建模竞赛常用和创新代码全家桶/基于RBF径向基神经网络的多变量回归/基于VMD（变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM/基于EMD（经验模态分解）-KPCA（核主成分分析）-LSTM/基于减法平均优化器优化算法（SABO）-极限学习机（ELM）/基于改进莱维飞行和混沌映射粒子群优化算法(LPSO)-BP神经网络/基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）/基于LSTM-Adaboost/基于北方苍鹰算法（NGO）优化长短期记忆网络（LSTM）/CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测/基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM/基于算术优化算法（AOA）优化参数的随机森林（RF）六分类机器学习/基于PSO-Lssvm/基于多层前馈神经网络多输入二分类/基于分解法的周期性时间序列预测/基于ARIMA的差分平稳化时间序列预测/移动平均法+指数平滑法时间序列预测）高质量matlab代码【不断更新】
