摘要：針對短期風速預(yù)測問題,提出一種基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)和BP(BackPropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型。將溫度、當?shù)貧鈮?、海平面氣壓、風向、風切變、風速等氣象數(shù)據(jù)作為原始樣本數(shù)據(jù),首先進行歸一化處理,然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對歸一化后的數(shù)據(jù)進行訓練,并用ABC優(yōu)化BP的權(quán)值閾值矩陣,建立短期風速預(yù)測模型。仿真結(jié)果表明,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ABC-SVM等模型進行對比,該模型在短期風速預(yù)測方面的準確度更高。