基于组合权重预测模型的风速预测方法、介质及设备

本发明涉及风速预测技术领域，具体涉及一种基于组合权重预测模型的风速预测方法、介质及设备，风速预测方法包括：采集某站点的历史风速序列数据，并进行预处理得到原始风速时间序列，将原始风速时间序列划分为训练集和测试集；对原始风速时间序列进行两阶段特征提取得到若干新子序列；基于LSTM网络和BiLSTM网络采用麻雀搜索算法对各新子序列进行组合权重预测生成组合预测结果；基于训练集训练得到的BiLSTM模型对组合预测结果进行动态加权集成生成最终风速预测值。本发明通过分解‑预测‑集成的协同机制，实现风速序列的高精度预测，具备更强的泛化能力与鲁棒性，在复杂多变气象条件下仍表现出优异的预测效果。