LSSVM, SSA-LSSVM, VMD-LSSVM, VMD-SSA-LSSVM 四种算法的短期电力负荷预测对比分析
引言：
在能源领域，电力负荷预测是一项重要的任务，对于电力系统的运营和管理具有关键的意义。准确地
预测电力负荷可以帮助电力公司合理安排发电计划，优化电力调度，提高电力系统的安全性和效率。
近年来，随着机器学习和数据挖掘技术的快速发展，各种预测算法被应用于电力负荷预测领域，以提
高预测的准确性和可靠性。
本文主要对 LSSVM，SSA-LSSVM，VMD-LSSVM 和 VMD-SSA-LSSVM 四种算法在短期电力负荷预测
中的性能进行比较和分析。通过对四种算法在电力负荷预测中的结果进行评估和对比，可以得出各算
法的优势和不足之处，为实际应用提供决策支持。
1. LSSVM 算法
LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）是一种基于支持向量机的非参数回归算
法，广泛应用于时间序列预测问题。在本研究中，LSSVM 算法被应用于短期电力负荷预测，并采用
RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）和 MAPE（平均相对百分误差）作为评价指标。结果分
析如下：
- RMSE：0.79172
- MAE：0.4871
- MAPE：13.079%
根据结果可以看出，LSSVM 算法在短期电力负荷预测中表现一般。虽然 RMSE 和 MAE 相对较高，
MAPE 达到了 13.079%，但仍然有改进的空间。
2. SSA-LSSVM 算法
SSA-LSSVM（Singular Spectrum Analysis- Least Squares Support Vector
Machine）算法是一种基于奇异谱分析和支持向量机的组合方法。在本研究中，将 SSA-LSSVM 应用
于短期电力负荷预测，并进行结果分析，如下所示：
- RMSE：0.64591
- MAE：0.44097
- MAPE：10.4219%
与 LSSVM 相比，SSA-LSSVM 算法在短期电力负荷预测中取得了一定的改进。RMSE 和 MAE 相对降低
，分别为 0.64591 和 0.44097，MAPE 也下降到了 10.4219%。这表明 SSA-LSSVM 算法在短期电
力负荷预测中具有更好的性能。
3. VMD-LSSVM 算法
