MATLAB实现基于SSA-VMD麻雀搜索算法（SSA）优化变分模态分解（VMD）进行多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例含完整的程序GUI设计和代码详解

项目应该注意事项 数据质量控制 VMD参数选择敏感性 多变量时间序列的时间同步 模态特征选择与融合策略 优化算法的稳定性与收敛性 计算资源与实时性需求 预测模型的泛化能力 环境与系统兼容性 项目数据生成具体代码实现 项目目录结构设计及各模块功能说明 20各模块功能说明 21项目部署与应用 22系统架构设计 2部署平台与环境准备 2 22实时数据流处理 2可视化与用户界面 2GPU/TPU加速推理 23系统监控与自动化管理 23API服务与业务集成 23前端展示与结果导出 23安全性与用户隐私 数据加密与权限控制 24故障恢复与系统备份 24模型更新与维护 24 项目未来改进方向 24引入多模态深度学习模型 24融合气象预报数据与卫星遥感信息 24发展在线学习和自适应调整机制 25优化算法计算效率与资源利用 25集成多能源协同预测框架 25开发智能故障诊断与预测结合系统 25强化系统安全性与隐私保护技术 25推动云端和边缘计算协同架构 25实现智能决策支持与自动化调度 25项目总结与结论 26程序设计思路和具体代码实现 26第一阶段：环境准备 26清空环境变量 26关闭报警信息 27关闭开启的图窗 27清空变量 清空命令行 27检查环境所需的工具箱 27配置GPU加速 28第二阶段：数据准备 28数据导入和导出功能 28 数据处理功能 29 特征提取与序列创建 31划分训练集和测试集 31参数设置 第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 算法设计和模型构建 32优化超参数 35防止过拟合与超参数调整 36第四阶段：模型训练与预测 38设定训练选项 38模型训练 38用训练好的模型进行预测 38保存预测结果与置信区间 38第五阶段：模型性能评估 39多指标评估 39设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 设计绘制误差热图 40设计绘制残差分布图 40设计绘制预测性能指标柱状图 第六阶段：精美GUI界面 41完整代码整合封装 47 (SSA)优化变分模态分解(VMD)进行多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例传统的单一时间序列预测方法往往无法充分捕捉光伏功率集成智能优化算法成为必然趋势。麻雀搜索算法(SSA)作为一种新兴的群此外，光伏功率预测问题本质上是多变量时间序列预测问题，涉及多个影响因素及其复杂交互，单纯依赖传统算法无法充分挖掘多变量间的动态关联性。利用SSA优化VMD对多变量时间序列进行信号分解，能够有效提取各变量的本质特征，消除噪声干扰，为后续的机器学习或深度学习模型提供更优质的输入数据，显著提升预测性能。本项目聚焦于基于SSA算法优化VMD参数，构建多变量时间序列光伏功率预测框架，系统实现算法的设计、调参、验证及应用。通过精细的信号分解和智能优化，突破现有光伏功率预测在多变量复杂环境下的精度瓶颈，推动光伏电力系统调度的智能化和精准化，为新能源电网的安全稳定运行提供坚实的技术支撑。项目目标与意义精准预测光伏功率输出能够帮助电网调度人员合理规划电力负荷，避免因功率波动导致的电网频率和电压不稳定，从而提高新能源消纳能力和电网安全性。通过麻雀搜索算法自动调整VMD的模态数和罚参数，实现分解过程的自适应优化，保证信号分解的有效性，避免传统经验法参数调节的主观性和低效性。考虑气象因子、历史功率和环境变量等多个相关变量，构建多变量时间序列预测模型，深度挖掘变量间的内在关联，提高模型对复杂非线性关系的捕捉能力。通过智能优化算法引入多样性搜索机制，减少模型对特定数据分布的依赖，提升预测模型在不同气候条件和环境变化下的稳定表现。基于VMD的多尺度信号分解，有效滤除数据中的随机噪声和异常波动，为后续机器学习模型提供更纯净、信息含量更高的特征，提高预测的可靠性。本项目成果可直接应用于智能电网调度与管理系统，促进光伏发电预测技术的智能化发展，支持未来智慧能源管理和分布式能源优化配置。结合SSA优化VMD的创新做法，为群智能算法在信号处理和时间序列预测领域提供新的应用示范，丰富智能优化算法的理论和实践经验。项目挑战及解决方案光伏功率随环境变化剧烈波动，信号表现出强非平稳性和多尺度特征，传统线性模型难以捕捉。解决方案：利用VMD对信号进行多模态分解，分离不同频率成分，降低非平稳性的影响，从信号本质层面增强数据表达能力。VMD参数对分解效果影响显著,经验调整耗时且结果不稳定。解决方案：采用麻雀搜索算法自动搜索最优参数组合，实现智能化、自动化调参，保证模型稳定且高效。多变量时间序列之间存在复杂的相互影响和时滞效应，直接建模难度大。解决方案：将多变量数据分别进行VMD分解，提取各变量的模态函数后融合处理，借助优化算法统一调节参数，提升整体建模效果。实际数据中包含大量噪声和异常波动，影响模型训练和预测准确性。解决方案：VMD天然具备去噪功能，通过模态分量筛选剔除异常和噪声，提升数据质量。解决方案：SSA优化过程兼顾分解精度与复杂度，选择合项目模型架构理、SSA优化VMD参数、模态分解、多变量融合及预测模型构建五大部分。整VMD的关键参数(如模态数K、罚因子α),其原理基于仿生学中的麻雀觅食**变分模态分解模块(VMD)**将多变量时间序列信号分解成若干具有物理意义explorers=idx_sorted(1:round(num_sparrows*0.2));%探测者前20%followers=idx_sorted(r余80%%2.探测者随机更新位置(探索全局空间)positions(e,:)=positions(e,:)+0.1*randn(1positions(e,1)=max(min(positions(e,1),alpha_rangepositions(e,2)=max(min(round(positions(e,2)),K_range(%3.追随者向探测者靠近(局部开发)nearest_exp=explorers(randi(length(explorers)));positions(f,:)=positions(f,:)+0.05*(positions(nearest_e-positions(f,:))+0.0positions(f,1)=max(min(positions(f,1),alpha_rangepositions(f,2)=max(min(round(positions(f,2)),K_range(%3.多变量时间序列数据分解与融合示例functionfused_features=multi_var_ssa_vmd(data_matrix,alpha_range,signal=data_matrix(var_idx,[best_alpha,best_K]=SSA_optimi%用最优参数进行VMD分解[u,~,~]=VMD(signal,best_alpha%提取每个模态的统计特征(均值、方差等)作为特征std_val=std(mode);%max_val=max(mode);%模态%将特征按行追加fused_features=[fused_features;mean_fused_features=fused_features';%该函数展示了多变量数据处理流程：针对每个变量，利用SSA优化VMD参数，%4.简单预测模型示例(如基于LSTM)复制%加载或准备训练数据X_train,y_train%fused_features为输入特征，y_train为对应的光伏功率标签inputSize=size(fused_fenumHiddenUnits=100;%LSTM隐藏单元数量numResponses=1;%预测输出维度layers=[...sequenceInputLayer(inputSize)%输入层，接收序列特征lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')%LSTM层，提取时序fullyConnectedLayer(numResponses)%全连接层，映射到预测输出regressionLayer];%回归层，计算误差options=trainingOptions('adam',...%优化器采用Adam'MaxEpochs',100,...%最大训练周期批大小初始学习率每个周期打乱数据'Verbose',0,...%不显示训练过程'Plots','training-progress’);%显示训练曲线LSTM网络%以上代码示例展示了如何利用融合的模态特征训练LSTM网络完成光伏功率预测，结构包括输入层、LSTM层、全连接层及回归输出层，采用Adam优化器进行迭代训练。通过上述详细代码与说明，清晰展现了基于SSA优化VMD的多变量时间序列分解及光伏功率预测流程，每一步都紧密衔接，确保整体预测系统的科学性和实用性。项目特点与创新智能优化驱动的VMD参数自适应调整项目采用麻雀搜索算法(SSA)自动优化变分模态分解(VMD)的关键参数，如模态数K和惩罚因子α,替代传统手工调参方式。SSA通过模拟麻雀群体觅食与警戒机制，具备强大的全局搜索和局部开发能力，能够动态调整参数以适应不同数据特征，极大提升了分解质量和模型稳定性。多变量时间序列的协同特征挖掘针对光伏功率预测涉及的多种影响因素，项目实现了多变量时间序列的分解与特征融合机制。每个变量经过SSA-VMD分解提取多尺度模态信号，通过统计特征融合构建高维特征空间，充分捕获变量间的复杂动态关联和非线性交互关系，突破单变量分析的瓶颈。利用VMD的先进变分框架，项目能够有效地将非平稳光伏功率信号分解为多个具有不同频率成分的模态函数。相比传统经验模态分解(EMD),VMD在模式混叠和端点效应上表现更优，提升了数据降噪效果和信号的多尺度解析能力。麻雀搜索算法作为近年来涌现的群智能算法，其在本项目中首次与VMD深度融合，实现复杂参数空间的高效搜索。项目结合SSA的动态更新机制和VMD的信号分解优势，构建了高度智能化的优化框架，创新性地提升了算法的自适应性和鲁棒性。项目整合数据预处理、SSA优化、VMD分解、多变量特征融合以及机器学习预测模型，形成一个闭环式的端到端系统。该体系不仅提高了预测准确率，还优化了整体模型的泛化能力和适应多变环境的能力，实现了从原始数据到预测输出的完整流程管理。通过引入多尺度信号处理和智能优化参数调整，项目对光伏功率中包含的随机性、异常值和环境变化表现出极强的鲁棒性。该特性使得模型能够适应不同地域和气象条件下的光伏系统，具备较强的泛用性和推广价值。项目在保证预测精度的基础上，采用麻雀搜索算法和VMD的并行化思路，实现算法参数调节和信号分解的高效运算。合理的模态数量选择与优化，使得整体模型计算复杂度得以控制，满足实际电网实时调度需求。结合新能源发电波动特征，项目通过多变量智能预测手段助力智能电网的负荷平衡和调度优化。实现对光伏功率不确定性的精准把握，为新能源大规模接入及电网稳定运行提供坚实的技术支撑，具有重要的工程应用和社会价值。项目充分利用数据驱动的智能优化方法，同时结合VMD基于信号变分理论的物理本质特性，实现对光伏功率信号的科学解析与精准建模。这种理论与应用的深度结合，促进了新能源预测领域理论创新与技术进步。项目应用领域项目可广泛应用于智能电网系统，通过对光伏发电功率的精确预测，实现电网负荷的动态调节和资源优化配置，提高电网运行效率，保障电力系统安全稳定运行。针对大规模光伏发电场，项目提供高精度的功率预测解决方案，帮助新能源运营商科学规划发电计划和维护策略，降低因功率波动带来的经济损失。项目能够支持微电网和分布式能源系统的运行管理，通过精准的多变量时序预测，实现局域能源的高效调配，提升分布式能源的自主运行能力和电力质量。结合预测结果，项目助力分析光伏发电对电网的影响，进行并网风险评估和调峰策略制定，为电网规划和政策制定提供科学依据。项目利用多变量时间序列的气象信息，增强光伏功率预测的环境适应性，推动气象数据与能源系统的深度融合，提升系统整体运行智能化水平。基于本项目的预测技术，可以构建绿色能源监控平台，实现实时监测、预测及预警，提升新能源发电系统的运行安全性和经济效益。项目模型算法流程图-多变量光伏功率及气象数据采集-数据清洗与缺失值处理-归一化与标准化处理VSSA优化VMD参数模块一初始化麻雀群体参数-迭代执行麻雀搜索算法-更新麻雀位置及参数一输出最优VMD参数α和模态数KV-针对每个变量执行VMD分解-生成多个模态函数V十一-计算各模态统计特征(均值、方差、峰值等)一融合各变量模态特征，构建多维特征空间V-利用融合特征训练机器学习或深度学习模型一模型参数调优与验证V光伏功率预测输出一预测结果用于电网调度和管理项目应该注意事项准确性，及时清理缺失值和异常点，避免噪声和误差对模型训练产生负面影响。对输入数据进行合理的归一化和标准化处理，消除量纲差异，保证模型稳定性。提取的模态统计特征应经过严格筛选，避免冗余或无关特征影响模型性能。融合策略需要权衡信息丰富性和维度复杂度，防止特征空间过大导致计算资源浪费或模型过拟合。麻雀搜索算法的参数(如群体规模、迭代次数、步长等)需调节到合适水平，保证算法具备良好的收敛速度和全局搜索能力。多次运行验证结果的稳定性，防止因随机性造成结果波动。考虑实际应用场景对预测实时性的要求，合理设计模型结构与参数优化流程。对于大规模数据和高维特征，应采用并行计算或分布式处理手段，避免计算瓶颈影响系统响应。避免模型在训练集上过拟合，注重模型在不同时间段、不同气象条件下的泛化性能。可采用交叉验证、滑动窗口等策略评估模型稳健性，确保实际应用中的预测准确性。模型设计应考虑不同采集设备、数据格式和系统架构的兼容性，便于集成到现有智能电网管理平台。保持代码模块化和可扩展性，便于后续维护和功能升级。项目数据生成具体代码实现复制%生成多变量时间序列数据，样本数量5000,特征数量5%利用五种不同方法模拟不同因素数据，保存为.mat和.csv格式文件num_samples=5000;%样本数量设为5000num_features=5;%特征数量设为5data=zeros(num_samples,num_features);%初始化数据矩阵%1.正弦波模拟光照强度周期变化t=linspace(0,10*pi,num_samples);%时间序列，跨度为10个周期data(:,1)=100+50*sin(t)'’+randn(num_samples,1)*5;%添加正弦波叠加高斯噪声，基线为100,幅度50,噪声标准差5%2.随机游走模拟云层遮挡变化rw=cumsum(randn(num_samples,1));%生成随机游走序列，反映环境波动data(:,2)=200+rw*0.1;%添加随机游走，放大0.1倍，基线200%3.指数衰减模拟设备效率退化data(:,3)=300*exp(-lambda*(1:nurandn(num_samples,1)*2;%指数衰减加少量噪声，基线300,噪声标准差2%4.多项式趋势模拟季节性功率变化poly_coef=[1e-7,-1e-4,0.05];%多项式系数：二次项、一次项、常数项time_idx=(1:num_sampdata(:,4)=poly_trend+50+randn(num_samples,1)*3;%加上常数偏移和噪声，噪声标准差3%5.高斯白噪声模拟系统随机扰动data(:,5)=10+randn(num_samples,1)*10;%均值10,标准差10的高斯噪声%保存数据为MAT格式save('simulated_pv_multivariate.mat','data');%将生成数据保存到.m文件中%保存数据为CSV格式csvwrite('simulated_pv_multivariate.csv',data);%将数据保存为.csv格%本代码详细实现了五种不同的数据模拟方法，分别代表光伏功率中常见的周期性波动、环境随机变化、设备衰退趋势、季节性多项式项目目录结构设计及各模块功能说明件/src频率计算等)适应度计算)—feature_extraction—feature_fusion.m%原始多变量时间序列数据文%预处理后的数据文件%生成的模拟数据文件%变分模态分解相关代码%VMD辅助函数(频谱变换、%麻雀搜索算法相关代码%SSA辅助函数(更新规则、%特征提取及融合模块%模态统计特征计算%多变量模态特征融合——train_model.m——predict_model.m—model_utils.m—data_cleaning.m—data_io.m%预测模型相关代码%训练机器学习或深度学习模%模型预测脚本%模型评估与调参辅助函数%数据预处理相关代码%数据清洗和异常值处理%归一化和标准化实现%通用工具函数%数据读写%结果绘图函数(非画布形式)—test_SSA.m—test_feature.m流程 requirements.txt/dependenci方工具)%日志记录和异常处理%单元测试及模块测试脚本%项目主程序入口，整合各模块执行%项目说明文档%依赖环境说明(若涉及第三各模块功能说明·/data:存储项目涉及的所有数据文件，涵盖原始数据、预处理后的数据及模拟生成数据，确保数据管理规范且版本清晰。·/src/vmd:实现变分模态分解算法，包括核心迭代求解过程和频域信号处理辅助函数，负责信号的多尺度分解。·/src/ssa:麻雀搜索算法主流程及更新机制实现模块，包含群体初始化、适应度计算、麻雀位置更新及参数优化策略。·/src/feature:负责对VMD分解得到的模态函数提取统计特征(均值、方差、峰度等)以及不同变量模态特征的融合，构建高维输入特征。·/src/model:涵盖训练和预测流程，可适配多种机器学习和深度学习模型，包含模型训练、验证、预测及性能评估工具。·/src/preprocess:执行数据清洗、异常值处理及归一化操作，为后续模块提供高质量、统一尺度的输入数据。·/src/utils:提供项目通用工具，如数据加载与保存、日志记录、辅助绘图，提升代码复用率及调试效率。·/tests:包含各模块的单元测试脚本，保障代码的稳定性和正确性，方便持续集成和版本迭代。·main.m:作为项目的统一入口脚本，调度整个流程，包括数据读取、预处理、参数优化、分解、特征提取、模型训练及最终预测输出。项目部署与应用理过程。MATLAB部署环境集成必要工具箱(信号处理、优化、深度学习等),通过Docker容器实现环境一致性，简化依赖管理，方便后续迁移GPU/TPU加速推理计算密集型部分和深度学习推理迁移至GPU执行，显著提升计算效率，满足高频率实时预测需求。未来可扩展至TPU或异构计算架构。系统监控与自动化管理建立系统健康监控模块，跟踪硬件资源利用率、数据流稳定性和模型预测误差。结合告警机制，实现异常自动上报与预警，保障系统高可用运行。引入自动化脚本定期执行数据备份、日志清理和环境检测。通过GitLabCI/CD或Jenkins实现代码自动化构建、测试与部署流程。确保代码提交后自动运行单元测试及集成测试，自动部署最新版本至测试环境或生产环境，提高开发效率和系统稳定性。API服务与业务集成构建RESTfulAPI接口，为上层业务系统(如智能调度平台)提供光伏功率预测服务。支持批量和实时数据请求，返回预测结果及置信度，便于业务层调用和流程自动化。前端展示与结果导出实现数据可视化面板，支持预测结果的图形展示、导出CSV和Excel报告。用户可自定义导出时间段和变量，方便报表制作和离线分析，提升用户体验和数据利用价值。安全性与用户隐私数据传输和存储采用加密协议保障安全，严格控制用户权限，防止未授权访问。设计多层身份认证和访问日志审计机制，符合数据隐私保护规范，确保系统安全稳定。项目未来改进方向构建动态在线学习框架，实现模型根据实时数据自动调整和更新，适应环境变化和设备性能退化，确保模型始终保持高预测准确率和稳定性。通过改进SSA搜索策略、引入分布式计算与并行处理技术，进一步缩短参数优化和VMD分解时间，降低系统资源消耗，满足超大规模光伏系统和实时性更高的应用场景。扩展预测体系，纳入风电、水电及储能系统数据，实现多能源协同预测，提升智能电网整体负荷平衡能力，促进新能源多元化接入及综合利用。利用模态分解特征构建光伏设备故障诊断模型，结合功率预测，实现发电异常自动检测和预警，提高设备维护效率和发电可靠性。采用联邦学习、差分隐私等先进技术，保障多数据源环境下数据隐私安全，支持跨组织合作和联合建模，推动行业数据共享与协同创新。研究云-边协同计算模型，提升光伏功率预测系统的响应速度和服务稳定性，减少延迟，增强系统对边缘环境的适应能力，满足分布式能源系统需求。结合预测结果，开发智能调度优化模块，实现电网自动化负荷调节和储能策略优化，促进新能源利用最大化和电网经济运行。项目总结与结论本项目围绕多变量时间序列光伏功率预测，创新性地融合麻雀搜索算法(SSA)的无缝集成。通过建立自动化监控与CI/CD流程，保障系统长期稳定运行和程序设计思路和具体代码实现clearvars;%清除所有工作区变量，释放内存空间，保证环境干净关闭报警信息复制warning('off','all');%关闭所有警告信息，避免运行时干扰输出关闭开启的图窗复制closeall;%关闭所有打开的图形窗口，清理界面环境复制clear;%清除工作区所有变量，确保变量初始化无残留清空命令行复制clc;%清空命令窗口，保持命令行输出整洁检查环境所需的工具箱复制requiredToolboxes={'SignalProcessingToolbox','OptimizationTo'ParallelComputingToolbox'};%需要检查的工具箱列表V=ver;%获取已安装的工具箱信息installedToolboxes={v.Name};%获取安装工具箱名称集合fori=1:length(requiredToolboxes)%遍历所需工具箱if~any(strcmp(requiredToolboxes{i},installedToolboxes))%若当前工具箱未安装fprintf('工具箱%s未安装，请安装后继续。\n',requiredToolboxes{i});%输出未安装提示信息%这里可调用自动安装函数或提示用户手动安装fprintf('工具箱%s已安装。\n',requiredToolboxes{i});%输出已安装提示信息ifgpuDeviceCount>0%判断系统中是否存在GPU设备gpuDevice(1);%选择第一个GPU设备进行加速计算disp('GPU设备可用，已配置GPU加速。’);%输出GPU加速配置成功提示disp('未检测到GPU设备，采用CPU计算。’);%无GPU时提示CPU计算dataPath='data/simulated_pv_multivariate.csv';%设定数据文件路径dataRaw=readmatrix(dataPath);%读取CSV格式多变量时间序列数fprintf('数据读取完成，数据大小为：%d行%d列\n',ssize(dataRaw,2));%输出数据维度windowSize=24;%设置窗口大小为24时刻，用于时间序列窗口化stepSize=1;%设置滑动步长为1,窗口逐步滑动numSamples=size(dataRaw,1);%计算数据行数，即时间序列长度numFeatures=size(dat%初始化窗口化数据容器windowedData=zeros(numSamples-windowSize+1,windowSize,windowedData(i,:,:)=dataRaw(i:i+wi数据处理功能填补缺失值和异常值的检测和处理功能validIdx=find(~nanPositions(:,col));%有效数据%利用interp1线性插值填充缺失值dataRaw(nanIdx,col)=interp1(validIdx,va%异常值检测(基于3倍标准差规则)outlierIdx=(colData>mu+3*sigma)|(col%用邻近均值替换异常值dataRaw(idx,col)=dataRdataRaw(idx,col)=dataRaelse%否则用前后数据均值替代dataRaw(idx,col)=(dataRaw(idx-1,col)+fprintf('缺失值填补及异常值处理完成。\n');平滑异常数据、归一化和标准化等复制%对每个变量做移动平均平滑，窗口长度为5smoothedData=zeros(size(dataRaw));%初始化平滑数据矩阵windowLength=5;%移动平均窗口大小smoothedData(:,col)=movmean(dataRaw(:,col),windowLength);%用移动平均滤波平滑数据fprintf('数据平滑处理完成。\n');%归一化处理，将数据线性映射到[0,1]区间minVal=min(smoothedData);%每列最小值maxVal=max(smoothedData);%每列最大值normalizedData=(smoothedData-minVal)加eps防止除零fprintf('数据归一化完成。\n');%标准化处理，均值为0,标准差为1mu=mean(normalizedData);%均值sigma=std(normalizedData);%标准差standardizedData=(normalizedData-mu)./(sig防止除零fprintf('数据标准化完成。\n');%创建输入特征序列和对应的标签序列，使用滑动窗口方式sequenceLength=24;%时间序列长度窗口numSequences=size(standardizedData,1)-sequenceLength;%计算可创X=zeros(numSequences,sequenceLength,numFeatures);%初始化特征输入Y=zeros(numSequences,numFeatures);%初始化预测标签矩阵(预测下一个时间点)X(i,:,:)=standardizedData(i:i+sequenceLength-1,:);%取序列数Y(i,:)=standardizedData(i+sequenceLength,:);%为标签fprintf('特征序列与标签创建完成，序列数量：%d\n',numSequences);trainRatio=0.8;%训练集占比80%numTrain=floor(trainRatio*numSequences);%计算训练集样本数X_train=X(1:numTrain,:,:);%划分训练集特征数据Y_train=Y(1:numTrain,:);%训练集标签X_test=X(numTrain+1:end,:,:);%测试集特征数据Y_test=Y(numTrain+1:end,:);%测试集标签数据alphaRange=[1000,5000];%罚因子α搜索范围，调节信号平滑度KRange=[3,8];%模态数Ktau=0;%时域惩罚参数，通常设为0保证收敛稳定DC=0;%是否包含直流分量，0表示不包含initMode=1;%频率初始化模式，1为线性初始化，2为随机初始化tolerance=le-6;%收敛容限，控制迭代终止条件%SSA算法参数numSparrows=30;%麻雀群体规模，影响搜索多样性和速度maxIterations=50;%最大迭代次数，平衡搜索充分性和计算资源fprintf('参数设置完成。\n');function[u,u_hat,om限N=length(signal);%信号长度，计算频谱所需fs=1;%采样频率设为1,方便频率计算f_hat=fftshift(fft(freqs=(-N/2:N/2-1)/omega=zer%频率初始化ifinit==1omega(k)=(k-1)/K;%线性初始化频率，从0到1递增elseifinit==2omega=rand(1,K)*0.5;%随机初始化频率在0~0.5范围lambda_hat=zu_hat_prev=u_hat;%记录前一次模态频谱，便于收敛判断iter=0;%迭代计数器while~converged&&iter<500%最大迭代次数500u_hat_old=u_hat;%备份上次模态sum_uk=sum(u_hat,1)-u_hat(k,:);%计算除当前模态外频谱和ifDC&&k==1u_hat(k,:)=f_hat;%若包含直流，第一模态频谱不变denominator=1+alpha*(freqs-omega(k)).^2;%分母部分u_hat(k,:)=numerator./denominator;%更新模态频谱omega(k)=sum(freqs.*abs(u_hat(sum(abs(u_hat(k,:)).^2)+eps);%频率加权平均更新中心频率lambda_hat=lambda_hat+tau*(sum(u_hat,1)-f_hatmaxChange=max(max(abs(u_hat-u_hat_old)));%计算模态频谱最大变ifmaxChange<tol%判断收敛条件u(k,:)=real(ifft(ifftshift(u_hat(k,:))));%将频谱逆变换为时域信号function[bestAlpha,bestK]=SSA_optimize_VMD(signal,alphaRange,%麻雀搜索算法优化VMD参数，寻找最优罚因子alpha和模态数KnumSparrows=30;%群体规模设为30maxIter=50;%最大迭代次数50%初始化麻雀位置，alpha在指定范围内连续取值，K在指定范围内取整数positions=zeros(numSparrpositions(i,1)=alphaRangepositions(i,2)=randi([KRange(1),KRange(2)]);%K随机初始化为整数fitness=zeros(numSparrows,1);%初始化适应度向量bestFitness=inf;%最优适应度初始化为无穷大bestPosition=zeros(1,2);%最优参数初fitnessFunc=@(u,signal)norm(signalforiter=alpha=positions(i,1);%取当前个体alphaK=round(positions(i,2));%四舍五入取整模态数[u,~,~]=VMD(signal,alpha,tau,K,DC,init,tol);%fitness(i)=fitnessFunc(u,signal);%iffitness(i)<bestFitness%若适应度更优bestFitness=fitness(i);%更新最优适应度bestPosition=positions(i,:);%记录最优位置%适应度排序，确定探测者和追随者numExplorers=round(numSparrows*0.2);explorers=sortedIdx(1:numExplorefollowers=sortedIdx(nu%探测者随机更新位置，增加全局探索positions(e,1)=positions(e,1)+0.1*randn;%alpha轻微随机positions(e,1)=max(min(positions(e,1),alphaRangealphaRange(1));%限制alpha范围positions(e,2)=positions(e,2)+randi([-1,1]);%K随机扰动positions(e,2)=max(min(round(positions(e,2)),KRangeKRange(1));%限制K范围%追随者向探测者靠近，局部搜索forf=followers'nearestExplorer=explorers(randi(length(explorers)));positions(f,:)=positions(f,0.05*(positions(nearestExplorer,:)-positions(f,:))+0.positions(f,1)=max(min(positions(f,1),alphaRangepositions(f,2)=max(min(round(positions(f,2)),KRange(bestAlpha=bestPosition(1);%输出最优罚因子alphabestK=round(bestPosition(2));%输出最优模态数K复制%设定VMD参数搜索空间alphaRange=[1000,5000];%罚因子范围，调节模态平滑度tau=0;%时间步长惩罚参数，常设为0保证稳定收敛DC=0;%不包含直流分量%SSA参数maxIter=50;%最大迭代次数%对于训练集数据X_train(选取某变量信号),执行SSA-VMD优化exampleSignal=squeeze(X_train(1,:,1));%取训练集第一个样本第一个变[optAlpha,optK]=SSA_optimize_VMD(examptau,DC,init,tol);%优化VMD参数fprintf('最优alpha:%.4f,最优K:%d\n',optAlpha,optK);%输出结果防止过拟合与超参数调整使用Dropout层防止过拟合(以LSTM模型为例)=size(X_train,3);%输入特征维度=100;%LSTM隐藏单元数量layers=[...sequenceInputLayer(numFeaturlstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode’,'last')%LSTM时序特征dropoutLayer(0.3)%Dropout层，丢弃30%神经元，防止过拟合fullyConnectedLayer(numResponses)%全连regressionLayer];%回归层，计算预测误差交叉验证实现模型稳定性评估复制kfold=5;%设定5折交叉验证cvIndices=crossvalind('Kfold',size(X_train,1),kfold);%生成交叉验证索引mseValues=zeros(kfold,1);%存储每折均方误差Y_tr=Y_train(trainIdx,:)Y_val=Y_train(valIdx,:);%验证标签%训练模型示例(简化),实际应使用trainNetwork%此处展示训练和验证流程net=trainNetwork(X_tr,Y_tr,layers,trainingOptions('adaY_pred=predict(net,X_val);%预测验证集mseValues(fold)=mean((Y_val-Y_pred).^2,'all');%计算均方误差fprintf('交叉验证平均均方误差：%.6f\n',mean(mseValues));%输出均值作models=cell(numModels,1);%存储多个模型idx=randsample(size(X_train,1),floor(0.8*size(X_train,1)),true);%有放回采样80%训练样本X_sub=X_train(idx,:,:);%子集特征Y_sub=Y_train(idx,:);%子集标签models{i}=trainNetwork(X_sub,Y_sub,trainingOptions('adam','MaxEp型%集成预测函数，计算所有模型预测均值functionY_ensemble=ensemblePredict(mopreds=zeros(size(X_test,1),size(Y_train,2),length(modelsforj=1:length(models)preds(:,:,j)=predict(models{j},X_tY_ensemble=mean(preds,3);%取所有模型预测结果均值第四阶段：模型训练与预测设定训练选项options=trainingOptions('adam',...%'MaxEpochs',100,...%最大训练周期为100每个批次包含64条样本初始学习率设为0.001'ValidationData',{X_test,Y_test},...%设置验证集'ValidationFrequency',30,...%每30个迭代步验证一次'Verbose',1,...%显示训练过程信息'Plots','none’);%不显示训练过程图模型训练用训练好的模型进行预测Y_pred=predict(net,X_test);%利用训练完成模型对测试集进行预测保存预测结果与置信区间%计算预测误差的标准差作为置信区间示例sigma=std(residuals,0,1);%按特征计算残差标准差%保存预测结果和置信区间到文件save('prediction_results.mat','Y_pred','Y_test','sigma');%保存为writematrix(Y_pred,'prediction_results.件writematrix(sigma,'prediction_confidence.第五阶段：模型性能评估多指标评估复制%计算均方误差(MSE)%计算平均绝对误差(MAE)maeVal=mean(abs(Y_test-Y_pred),'all');反映预测偏差幅度%计算均方根误差(RMSE)rmseVal=sqrt(mseVal);%MSE开根号，获得误差标准差的物理意义mapeVal=mean(abs((Y_test-Y_pred)./Y_test),'all')*100;%误差相对真实值的百分比，反映相对误差大小%计算平均偏差误差(MBE)mbeVal=mean(Y_pred-Y_test,'all');%反映预测结果的系统偏差，正负表示过高或过低%计算决定系数(R^2)SS_tot=sum((Y_testr2Val=1-SS_res/SS_tot;%解释了多%计算风险价值(VaR)和预期短缺(ES)alpha=0.05;%置信水平设为95%sortedErrors=sort(errors(:));%对误差的α分位数ES=mean(sortedErrors(sortedErrors<=VaR));%ES为均值，表示预期损失fprintf('MSE:%.6f\nMAE:%.6f\nRMSE:%.6f\nMAPE:%.2f%%2:%.4f\nVaR:%.6f\nES:%.6f\n',...mseVal,maeVal,rmseVal,mapeVal,mbeVal,r2Val,VaR,ES);%输出设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图plot(Y_test(:,1),'b-','DisplayName',’真实值’);%绘制第一变量真实值，plot(Y_pred(:,1),'r—-','DisplayName',’预测值’);%绘制第一变量预测xlabel('时间步');%横坐标标签ylabel('功率输出’);%纵坐标标签title('测试集实际与预测值对比’);%标题设计绘制误差热图复制imagesc(errorMatrix');%将误差矩阵转置后绘制为热图xlabel('样本序号’);%横坐标为样本索引ylabel(变量索引’);%纵坐标为变量索引title('预测误差热图(绝对误差)’);%标题set(gca,'YDir','normal')设计绘制残差分布图histogram(Y_test-Y_pred,50,'Normalization','pdf');%绘制残差的概率密度直方图，分50个箱子xlabel(残差值’);%横坐标为残差ylabel('概率密度’);%纵坐标为概率密度title('预测残差分布’);%标题设计绘制预测性能指标柱状图metrics=[mseVal,maeVal,rmseVal,mapeVal,abs(mbeVal)];%汇总主要metricNames={'MSE','MAE','RMSE','MAPE(%)’,'Mset(gca,'XTickLabel',metricNames,’XTickLabelRotation',ylabel('指标数值’);%纵坐标标签title('模型预测性能指标’);%图标题第六阶段：精美GUI界面%创建图形窗口'Position',[200,200,900,600%文件选择框及按钮uicontrol('Style’,'text','Position',[30,550,120,20],'StfileEdit=uicontrol('Style','edit','Position',[1'Enable’,'off');%uicontrol('Style’,'pushbutton','Position',[670,550,100'String',’浏览文件’,...'Callback',@(src,event)browseFileCal%模型参数输入框及标签uicontrol('Style’,'text','Position',[30,500,120,20],'StlrEdit=uicontrol('Style’,'edit','Position',[1uicontrol('Style','text','Position',[270,500,120,20],'StbatchEdit=uicontrol('Style','edit','Position',[390,500,100,uicontrol('Style','text','Position',[510,500,120,20],'StepochEdit=uicontrol('Style’,'edit','PtrainBtn=uicontrol('Style’,'pushbutton','Position',[150,450,'Callback',@(src,event)trainModelCallbacbatchEdit,epochEdit,fiexportBtn=uicontrol('Style’,'pushbutton','Position',[350,450,'Callback',@(src,event)exportReplotBtn=uicontrol('Style','pushbutton','Position',[550,450,'Callback',@(src,event)plotMetrainLog=uicontrol('Style’,'listbox','Position',[30,30,840,390],...%内部函数：浏览文件回调functionbrowseFileCallback[file,path]=uigetfile({'*.cSv;*.mat',’数据文件(*.csv,ifisequal(file,0)return;%用户取消选择filePath=fullfset(fileEditHandle,'String',filePath);%在文本框显示文件路径msgbox('文件加载成功，请设置参数后开始训练。’,'提示’);%内部函数：训练模型回调functiontrainModelCallback(fileEditHandle,lrHandle,batchHdataPath=get(fileEditHandle,'String’);ifisempty(dataPath)||~isfile(dataPath)errordlg('请选择有效的数据文件路径!’,'错误’);lr=str2double(get(1rHandbatchSize=str2double(get(batchHandle,'String’));epochs=str2double(get(epochHandle,'String’));ifisnan(1r)||lr<=0errordlg('学习率必须为正数!’,’错误’);ifisnan(batchSize)||batchSize<=0||mod(batchSize,1)~=0errordlg('批大小必须为正整数!’,'错误’);ifisnan(epochs)||epochs<=0||mod(epochs,1)~=0errordlg('迭代次数必须为正整数!’,'错误’);%加载数据ifendsWith(dataPath,'.mat')loadedDatafn=fieldata=loadedData.(fn{1});%取第一个变量作为数据errordlg('数据加载失败，请检查文件格式和内容!’,'错误’);set(trainLog,'String',{’数据加载成功，开始数据预处理...'});%%数据预处理(示例简单归一化)minVal=min(data);dataNorm=(data-minVaset(trainLog,'String',[get(trainLog,'String');'数据归一化%特征和标签构建(滑动窗口)numSamples=size(dataNorm,1)-seqnumFeatures=size(dXdata=zeros(numSamples,seqLen,nuYdata=zeros(numSamples,numFeatures);fori=1:numSamplXdata(i,:,:)=dataNorm(i:i+seqLeYdata(i,:)=dataNorm(i+seqset(trainLog,'String',[get(trainLog,'String’);'特征序列构%数据划分trainNum=floor(trainRatiXTrain=Xdata(1:trainNum,:YTrain=Ydata(1:trainNum,:);XTest=Xdata(trainNum+YTest=Ydata(trainNuset(trainLog,'String',[get(trainLog,'String’);'训练集和测%定义LSTM网络层结构layers=[...lstmLayer(100,'OutputMooptions=trainingOptions('adam',...'MaxEpochs',epochs,...'MiniBatchSize',batchSize,...'InitialLearnRate',lr,...'Shuffle','every-epoch',...'Verbose',1,...'Plots','none',...'ValidationData',{XTest,YTest},...%训练网络net=trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);set(trainLog,'String',[get(trainLog,'String');’模型训练完成，开始进行预测...']);%保存预测结果和置信区间(以残差标准差近似)save('prediction_results.mat','YPred'set(trainLog,'String',msgbox('模型训练和预测完成!您可以点击“绘制误差与性能图”查看%将结果存储在GUI的appdata中，供绘图使用setappdata(fig,'Resid%内部函数：导出结果回调functionexportResultsCallback()ifisequal(file,0)YPred=getappdata(fig,'ifisempty(YPred)|isempty(sigma)fullPath=fullfile(ifstrcmp(ext,'.mat')writematrix(YPred,fullfile(path,'YPredwritematrix(sigma,fullfile(path,'Residualmsgbox('预测结果导出成功!’,'提示’);%内部函数：绘制误差与性能图回调functionplotMetricYTest=getappdata(fiYPred=getappdata(fig,'residuals=getappdata(fig,'Rifisempty(YTest)||isempty(YPred)|isempty(residuals)%误差热图imagesc(abs(YTest-%残差分布图histogram(residuals,50,'Normalization',%性能指标柱状图mseVal=mean((YTestrmseVal=sqrt(msemapeVal=mean(abs((YTest-YPred)./YTest),'all')*100;mbeVal=mean(YPredmetrics=[mseVal,maeVal,rmseVal,mapeVal,metricNames={'MSE','MAE','RMSE','MAPE(%)’,'MBE(abs)’};set(gca,’XTickLabel',metricNames,’XTic复制'off',...'Position',[100,100,1000,700]%文件选择标签和路径显示uicontrol('Style’,'text','Position',[30,650,100,20],'String',’filePathEdit=uicontrol('Style’,'edit','Position%浏览文件按钮uicontrol('Style','pushbutton','Position',[740,650,100'String','选择文件’,...'Callback',@(~,~)browseF%学习率输入uicontrol('Style','text','Position',[30,600,100,20],'String',’学习率：','HorizontalAlignment’,'left');lrEdit=uicontrol('Style','edit','Position',[130,600,100,25],%批次大小输入uicontrol('Style','text','Position',[270,600,100,20],'String',’批次大小：','HorizontalAlignment','left');batchEdit=uicontrol('Style','edit','Position',[370,6%训练周期输入uicontrol('Style','text','Position',[510,600,100,20],'String',’epochEdit=uicontrol('Style’,'edit','Position',[610,600,100,25],%训练按钮trainBtn=uicontrol('Style','pushbutton','Position',[130,550,150,40],'String',’开始训练与评估’,...'Callback',@(~,~)trainMo%导出结果按钮exportBtn=uicontrol('Style’,'pushbutton','Position',[310,550,150,40],'String','导出预测结果’,...'Callback',@(~,~)exportResu%绘图按钮plotBtn=uicontrol('Style','pushbutton','Position',[490,550,200,40],'String',’绘制误差与性能图’,...'Callback',@(~,~)plotMetr%训练日志显示框trainLog=uicontrol('Style','listbox','Position',[30,30,940,500],...%%内部变量XTrain=[];YTrain=[];%%文件浏览回调函数functionbrowseFileCallback()[file,path]=uigetfile({'*.csv;*.mat',’数据文件(*.csv,ifisequal(file,0)%%训练模型回调函数functiontrainModelCallback()%环境准备epochEdittrainBtnexportBtnplotBtdataXTrainYTrainXTestYTestnetYPredresidualslogMsg;ifgpuAvailable%读取数据dataPath=get(filePathEdit,'String');if