本研究提出了一种基于图神经网络的多任务学习方法，用于同时预测风速和风切变系数。该方法解决了风切变系数随气象条件动态变化的问题，克服了风切变现象与风速预测之间的耦合挑战。
7月 5, 2025
本文提出了一种新颖的选择性记忆注意机制，通过利用辅助变量提高风速预测精度。该方法引入自适应频域选择注意力权重算子，解析不同频率区间的有效信息，与经典LSTM算法相比显著降低了预测误差。
