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。

该文综述深度学习在风能与气象领域的应用，涵盖：用神经网络将低分辨率风场提升为高分辨率三维速度场，效果优于三线性插值；变分数据同化与深度学习结合的海面风速重建框架；Windformer通过分窗与移窗建模风速变化，MSE降低2至15个百分点；Pangu-Weather实现全球天气预报并超越传统数值方法；物理信息SR-GAN将三维风场分辨率提升9倍；以及基于少量压力传感器的气动力预测、深度知识学习风速功率预测、U-Nets风暴垂直速度评估和风速时空预测等研究。