一种基于深度学习的测风仪信号处理方法和装置

本发明实施例公开了一种基于深度学习的测风仪信号处理方法和装置、以及存储介质和电子设备，其中方法包括，针对风速复杂特性导致传统预测算法精度低的问题，提出融合CNN、GRU、LSSVM与GTO的创新架构，先对多源风速进行基础处理，再经CNN‑GRU提取时空特征，接着基于GTO优化算法对LSSVM参数优化，通过优化后的模型进行风速预测；与现有模型对比，本发明能显著提升风速预测准确性等性能，为风电产业与气象研究提供有力支持。