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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''[[风速预测模型]]的开发'''：研究者开发了一种基于改进的[[量子行为粒子群优化算法]]（EBQPSO）和[[最小二乘支持向量机]]（LSSVM）的混合[[机器学习]]方法，用于短期风速预测，以提高[[智能电网]]中[[风力发电]]的整合效率。
# '''模型性能的提升'''：通过与现有的基准模型比较，所提出的模型在预测精度上取得了显著提升，与基准方法相比，[[均方根误差]]（RMSE）和[[平均绝对误差]]（MAE）分别降低了1.21%至32.76%和2.05%至40.75%。
# '''[[SVMD算法]]的应用'''：利用[[连续变分模态分解]]（SVMD）算法对风速数据进行分解，以提取内在模态，这有助于提高模型对风速变化的捕捉能力。
# '''EBQPSO算法的优化作用'''：通过EBQPSO算法优化LSSVM的超参数，进一步提高了模型的预测性能。
# '''[[LSTM模型]]的误差校正能力'''：使用[[长短期记忆]]（LSTM）网络对SVMD分解模式和原始风速序列之间的差异进行建模，以校正残差，从而提高整体预测精度。
# '''模型的实用性验证'''：研究者使用来自[[埃塞俄比亚]]当地风电场的两组数据集对模型进行了测试，验证了模型的有效性和实用性。
# '''未来研究方向的建议'''：论文建议未来的研究可以利用更大尺寸的风速数据集和更强的计算能力来测试和验证所提出的方法。
# '''数据和代码的可用性'''：作者声明所有数据包括代码实现和数据集将在请求后提供。
这些结论展示了所提出模型在短期风速预测方面的优越性能，为风力发电的整合和智能电网的优化提供了有价值的解决方案。