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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[[环境污染]]小、[[能源利用效率]]高而成为广泛开发的可再生能源之一。
#* 风能的高效利用对于应对[[气候变化]]和[[能源危机]]具有重要意义，但[[风速]]的间歇性和不确定性给风能的并网和调度带来了挑战。
# '''风速预测的挑战与重要性'''：
#* 风速预测对于[[风电场]]的电力整合至关重要，准确的预测模型能够帮助[[电网]]运营商优化电力资源配置，减少因风速波动带来的经济损失。
#* 风速数据的[[非平稳性]]和[[非线性]]特征使得传统的预测方法难以达到满意的精度，因此开发新的预测模型成为研究的热点。
# '''[[机器学习]]在风速预测中的应用'''：
#* 机器学习技术，尤其是[[深度学习]]，因其强大的数据处理能力和模式识别能力，在风速预测领域显示出巨大潜力。
#* 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，结合[[长短期记忆网络]]（LSTM）进行风速预测，旨在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利用领域中对高效、准确的风速预测模型的需求，以及现有方法的局限性。作者通过提出一种新的混合机器学习模型，旨在解决这些挑战，为风电场的电力整合提供技术支持。