一种中长期风速预测方法及系统

本发明适用于风速预测技术领域，提供了一种中长期风速预测方法及系统，包括以下步骤：采集风速数据，构造输入‑输出数据集；采用青蒿素优化算法寻找VMD中最佳本征模态分量数K和惩罚系数α，获取IMF分量；构建LSTM网络模型，将LSTM网络模型的隐藏单元数、最大训练周期和初始学习率作为海市蜃楼优化算法的目标进行寻优，保留LSTM网络模型最优参数，得到FATA‑LSTM网络模型；利用IMF分量对FATA‑LSTM网络模型进行训练、测试和验证，生成风速预测模型；输出预测结果。本发明有效提取多尺度特征并降低噪声干扰，提高泛化能力，在复杂风速环境下的预测准确性更高。