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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
# '''[[风能]]作为[[可再生能源]]的重要性'''：
#* 风能因其对[[环境污染]]小和[[能源利用效率]]高而成为广泛开发的可再生能源之一。
#* 风能的有效利用对于应对[[气候变化]]和减少对[[化石燃料]]的依赖具有重要意义。
# '''[[风电并网]]的挑战'''：
#* 风电并网需要准确预测[[风速]]，因为风速的间歇性和不可预测性给[[电网]]的稳定性和经济性带来挑战。
#* 风速的准确预测对于平衡[[电力供需]]、减少运营成本和提高电网的可靠性至关重要。
# '''风速预测的现有方法及其局限性'''：
#* 现有的风速预测方法包括[[物理方法]]、[[统计方法]]、基于[[人工智能]]的方法以及[[混合方法]]。
#* 这些方法在处理非平稳和非线性的风速数据时存在局限性，尤其是在[[短期风速预测]]方面。
# '''提出的混合[[机器学习]]方法'''：
#* 本文提出了一种基于改进的[[量子行为粒子群优化]]（EBQPSO）和[[最小二乘支持向量机]]（LSSVM）的混合模型，用于短期风速预测。
#* 该模型结合了[[连续变分模态分解]]（SVMD）和[[长短期记忆网络]]（LSTM）的优点，以提高预测的准确性和鲁棒性。
综上所述，这篇文献的背景强调了在风能领域中对准确风速预测工具的需求，以及现有方法的局限性。作者提出了一种创新的混合机器学习方法，旨在克服这些挑战，提供一种准确、高效且适应性强的风速预测工具。