摘要
本发明公开了一种风速预测方法及其应用，包括以下步骤：获取目标区域的风速时间序列数据并进行预处理生成数据集；基于所述数据集构建初始LSTM模型，所述初始LSTM模型的超参数包括隐藏层单元数、学习率、Dropout率及批量大小；采用粒子群优化算法对所述初始LSTM模型的超参数进行优化，确定最优超参数组合，得到LSTM模型；利用所述LSTM模型生成目标区域的风速预测结果。通过结合粒子群优化(PSO)算法与长短期记忆网络(LSTM)，本发明能够自动优化模型超参数(隐藏单元数、学习率、Dropout率、批量大小)，显著提升风速预测精度。
