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这篇文章的术语表如下：
* [[风速预测]]（Wind Speed Forecasting）：风速预测是利用历史风速数据和可能的其他气象参数来预测未来风速的过程。
* [[最小二乘支持向量机]]（Least Squares Support Vector Machines, LSSVM）：LSSVM是一种用于回归问题的机器学习算法，它通过最小化一个二次损失函数来解决传统的支持向量机问题。
* [[量子行为粒子群优化]]（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO）：QPSO是一种启发式搜索算法，模仿量子力学原理，用于解决优化问题。
* [[长短期记忆网络]]（Long Short-Term Memory, LSTM）：LSTM是一种时间递归神经网络架构，能够学习长期依赖信息，适用于序列数据的预测。
* [[经验模态分解]]（Empirical Mode Decomposition, EMD）：EMD是一种自适应的信号处理方法，用于将一个复杂的数据集分解为一系列本征模态函数。
* [[变分模态分解]]（Variational Mode Decomposition, VMD）：VMD是一种信号处理技术，用于将一个信号分解为具有不同中心频率的带限模态。
* [[连续变分模态分解]]（Successive Variational Mode Decomposition, SVMD）：SVMD是VMD的改进版本，通过迭代方式自动选择分解参数，以改善模态分解的效果。
* [[均方根误差]]（Root Mean Square Error, RMSE）：RMSE是衡量预测模型预测值与实际观测值差异的统计指标，是观测值偏差的平方和平均值的平方根。
* [[平均绝对误差]]（Mean Absolute Error, MAE）：MAE是预测误差的绝对值的平均，常用作预测精度的度量。