[发明专利]短期风速预测方法、装置、计算机设备及存储介质

摘要

本发明实施例提供了一种基于元学习的短期风速预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。属于风速预测技术领域，通过将时间序列的风速数据输入至基于循环神经网络构建的基预测器，以得到第一输出值，充分利用循环神经网络能够记忆的特点，而对时间序列的数据具有更好的预测效果的特性，同时，将环境特征数据输入至BP神经网络，以得到第二输出值，将第二输出值作为加权系数，对所述第一输出值进行加权求和，并将求和所得的值作为目标时刻的预测风速，通过将循环神经网络和BP神经网络结合形成组合预测模型，实现基于元学习的风速预测，能够提高对风速预测的准确性和可靠性，减小风速预测的风险，提高风能的利用效果。