VMD-EEMD-LSTM-LSSVM 3.5风速预测混合模型

风速预测里折腾过不少模型，但VMD-EEMD-LSTM-LSSVM这个组合，真挺有点意思。它不是靠某一个模型硬刚，而是把信号分解、噪声剔除、深度学习和误差修正全串起来用，整套流程比较丝滑。

用VMD先把风速数据拆成一堆更稳的分量（IMF），针对噪声重的部分再来一遍EEMD清理高频。预测这块儿交给LSTM，时间序列那是一把好手。预测完再让LSSVM把误差兜一兜，修得还挺准。

这套模型在美国中部的风场数据上跑出来的结果，比单纯的LSTM模型MAE 减少将近一半，而且风速突变的地方控制得还不错。你要是做风电调度、运行优化这些，应该会觉得挺实用。

代码是MATLAB写的，里面注释还行，参数怎么调、分解次数影响大不大，都有。跑的时候最好整一块GPU，能节省不少训练时间。哦对了，模型里面时间窗是滑动式的，细节可以看代码。

如果你之前用过单一模型，觉得效果一般，不妨试试这个混合的思路。想参考的源码、论文我放下面了，自己点进去看看就知道。