本文介绍了多种基于深度学习的风速预测模型，包括时空风速预测模型、智能混合模型和改进的门控循环神经网络。这些模型在短期风速预测中显著提高了准确性，能够有效处理噪声数据，为风能预测提供了创新的方法。

本文提出了多种基于深度学习的风速预测模型，包括时空风速预测模型、CNN-RNN结构和改进的门控循环神经网络（AtGRU）。研究表明，这些模型在短期风速和风能预测中显著提高了准确性，尤其在多个发电站的预测场景中表现优于传统方法。

本文提出了一种新型风速预测模型，结合数据降噪技术、时序卷积网络和门控循环单元，提升了风速预测的精度和稳定性。同时，研究探讨了图神经网络和Transformer架构在风速预测中的应用，显示出优于传统模型的性能，尤其在短期预测方面。