研究背景与问题

研究背景：随着全球能源需求的不断增长，风能作为一种清洁、可再生的能源受到广泛关注。风速预测对于风能资源的合理开发和利用具有重要意义。然而，风速数据具有非平稳特性，传统的预测方法难以准确捕捉其动态变化。 问题：如何克服风速数据非平稳特性带来的预测困难，提高短期风速预测的准确性？

研究方法

本文提出了一种基于离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）与双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM）的混合预测模型。该模型采用3阶段架构： 第一阶段：利用离散小波变换将非平稳风速序列分解为多个不同频率的子频带，实现多尺度特征提取； 第二阶段：将各个子频带的数据分别输入双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）进行短期风速预测； 第三阶段：将Bi-LSTM的预测结果进行融合，得到最终的短期风速预测值。

核心结果

实验结果表明，所提出的混合预测模型在短期风速预测方面具有较好的性能。与传统方法相比，该模型能够有效捕捉风速数据的非平稳特性，提高预测精度。具体来说，模型在多个测试数据集上取得了显著优于其他方法的预测结果，证明了所提方法的有效性和优越性。 此外，通过对比分析，我们发现离散小波变换在特征提取阶段对模型性能的提升起到了关键作用，而Bi-LSTM在预测阶段的良好表现则依赖于其强大的时序建模能力。

结论与意义

本文针对风速数据非平稳特性导致的预测困难问题，提出了一种基于离散小波变换与双向神经网络的混合预测模型。该模型在短期风速预测方面取得了较好的效果，为风能资源的合理开发和利用提供了技术支持。本研究的主要结论与意义如下： 1. 混合预测模型能够有效解决风速数据非平稳特性带来的预测难题，提高短期风速预测的准确性。 2. 离散小波变换与双向神经网络的有效结合，为风速预测提供了新的思路和方法。 3. 本研究对于推动风能产业的可持续发展，提高风能资源的利用效率具有重要意义。