LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、VMD-SSA-LSSVM 四种算法是用于短期电力负荷预测的常用算
法。本文旨在对这四种算法进行比较分析，探讨它们在电力负荷预测中的效果。
首先，我们来看结果分析部分。对于 LSSVM 算法，均方根误差（RMSE）为 0.79172，平均绝对误差
（MAE）为 0.4871，平均相对百分误差（MAPE）为 13.079%。这些指标反映了 LSSVM 算法在电力
负荷预测中的性能表现。
接下来是 SSA-LSSVM 算法的结果分析。该算法的均方根误差为 0.64591，平均绝对误差为
0.44097，平均相对百分误差为 10.4219%。与 LSSVM 算法相比，SSA-LSSVM 算法在预测精度上有
所提升，表现更好。
再来看 VMD-LSSVM 算法的结果分析。该算法的均方根误差为 0.42123，平均绝对误差为 0.25901
，平均相对百分误差为 5.3792%。可以看出，VMD-LSSVM 算法相比于 LSSVM 和 SSA-LSSVM 算法
，具有更好的预测准确性，误差较小。
最后是 VMD-SSA-LSSVM 算法的结果分析。该算法的均方根误差为 0.17332，平均绝对误差为
0.12619，平均相对百分误差为 2.0976%。VMD-SSA-LSSVM 算法在四种算法中表现最好，具有最
小的预测误差，预测准确性最高。
综上所述，四种算法在短期电力负荷预测中的效果逐渐提升。从 LSSVM 到 SSA-LSSVM 再到 VMD-
LSSVM，再到 VMD-SSA-LSSVM，预测准确性逐渐提高，误差逐渐减小。这表明，采用更加复杂的算
法和技术可以提高电力负荷预测的准确性和精度。
然而，需要注意的是，虽然 VMD-SSA-LSSVM 算法在实验中表现最好，但我们在实际应用中也需要考
虑算法的复杂度和计算资源需求。因此，在选择算法时，需要权衡预测准确性与计算效率之间的关系
。
总结起来，本文通过对 LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、VMD-SSA-LSSVM 四种算法在短期电力
负荷预测中的比较分析，揭示了它们在预测准确性和误差方面的差异。同时，也提醒读者在选择合适
的算法时需综合考虑准确性和计算效率。希望本文对读者在电力负荷预测领域的研究和应用提供一定
的参考和启示。
