VMD-SSA-LSSVM，基于 VMD 分解的 SSA 优化 LSSVM 做短期电力负荷预测，预测精度非常高。通过
对该方法的结果进行分析可得，其均方根误差（RMSE）为 0.17332，平均绝对误差（MAE）为
0.12619，平均相对百分误差（MAPE）为 2.0976%。
电力负荷预测在能源领域具有重要的意义。准确预测电力负荷可以帮助电力公司科学调度电力资源，
合理安排电力供应。随着电力系统规模的扩大，电力负荷的预测变得越来越复杂。因此，寻求一种高
精度的短期电力负荷预测方法非常必要。
近年来，VMD-SSA-LSSVM 方法作为一种新兴的预测算法得到了广泛关注。该方法将 VMD 分解算法与
SSA 优化 LSSVM 模型相结合，能够有效克服传统方法在处理非线性、非平稳时间序列时的困难。VMD
分解算法能够将原始负荷数据分解成一系列固定的子信号，而 SSA 优化 LSSVM 模型则能够通过优化
参数来拟合这些子信号，从而实现对电力负荷的准确预测。
为了验证 VMD-SSA-LSSVM 方法的预测精度，我们选择了某个电网数据集进行实验。实验结果表明，
该方法具有非常高的预测精确度。均方根误差（RMSE）为 0.17332，这意味着预测结果与真实负荷
之间的平均误差相对较小。平均绝对误差（MAE）为 0.12619，表示平均误差的绝对值也较小。平均
相对百分误差（MAPE）为 2.0976%，这是相对误差与真实负荷的百分比，可以看出预测结果相对真
实负荷的偏差非常小。
VMD-SSA-LSSVM 方法之所以具有较高的预测精度，主要归功于其所采用的 VMD 分解算法和 SSA 优
化 LSSVM 模型。VMD 分解算法能够很好地处理非线性、非平稳的电力负荷数据，将其分解成一系列
具有规律性的子信号。而 SSA 优化 LSSVM 模型则能够通过优化参数来拟合这些子信号，使得预测结
果更加准确。综合考虑多种因素，VMD-SSA-LSSVM 方法能够有效地应对电力负荷预测中存在的复杂
问题，提高预测精度。
总而言之，VMD-SSA-LSSVM 方法是一种基于 VMD 分解的 SSA 优化 LSSVM 模型，用于短期电力负荷
预测的有效算法。通过对某
