针对时间序列不稳定导致其难以准确预测的问题,提出采用变分模态分解(VMD)这种序列分解技术来分解原始时间序列,得到相对稳定的时间序列分量,从而降低原始序列的不稳定性.VMD中的模态个数K往往难以率定,提出基于VMD分解得到残差与原始序列的相关性来率定K值的最优变分模态分解(OVMD)算法.采用常用的集合经验模态分解(EEMD)和OVMD对实际时间序列进行分解实验,从定性和定量两个方面证明了OVMD较EEMD具有更优的分解性能,说明了本文提出算法的有效性.