内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB实现VMD-SSA-BiLSTM模型进行光伏功率预测的方法。首先，通过读取并预处理光伏数据，采用VMD（变分模态分解）将原始功率信号分解为多个较为稳定的模态分量。接着，针对每个分量建立BiLSTM模型，并使用SSA（麻雀搜索算法）优化模型的超参数。实验结果显示，相较于传统的BiLSTM模型，VMD-SSA-BiLSTM模型能够显著提高预测精度，特别是在处理功率突变的情况下表现更为出色。此外，文中还提供了关于如何更换分解算法、优化算法以及调整网络结构的具体指导。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员或工程师，尤其是从事新能源领域数据分析工作的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要精确预测光伏功率的应用场景，如电网调度和能源管理系统。主要目标是通过先进的信号处理技术和机器学习算法，提升光伏功率预测的准确性，从而更好地应对天气变化带来的不确定性。 其他说明：文中不仅分享了完整的代码实现细节，还讨论了一些常见的工程部署问题及解决方案，如数据预处理、模型训练效率等。对于希望深入理解并应用于实际项目的读者来说，是一份非常有价值的参考资料。

MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 麻雀算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。