1.一种HMM‑RIME‑DELM多变量时间序列的风速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，收集风场历史风速数据，并对所获取的风场历史风速数据进行预处理；

S2，使用预处理后的数据训练HMM模型，训练过程中通过调整模型参数优化模型的拟合度，并通过交叉验证评估模型的性能；在HMM模型中，观测状态为风速数据，隐藏状态为气象数据，根据观测状态和隐藏状态的关系，使用Baum‑Welch算法估计隐马尔可夫模型的初始状态概率、状态转移概率和观测概率；

S3，采用RIME算法优化DELM模型的关键参数，所述关键参数包括神经网络的层数、神经元数量和激活函数类型；RIME算法搜索策略具体为:模拟霜冰形成过程，通过全局和局部搜索策略找到最优参数组合；DELM模型通过迁移学习进行优化，迁移学习具体为：将获取历史数据的风场作为目标域，将与目标域具有相似气候和气象条件区域作为源域，将源域已有的DELM模型参数迁移到目标域的模型中，使用目标域的数据对迁移后的模型进行训练、调参和验证；

S4，利用步骤S2中训练好的HMM模型提取历史风速数据的时间序列特征和气象数据特征，作为DELM模型的输入，利用DELM模型的深层神经网络结构进行复杂特征的深入学习，得到基于HMM‑RIME‑DELM的风速预测模型；

S5，使用均方误差、平均绝对误差和均方根误差对步骤S4中得到的风速预测模型进行细化评估，并基于评估结果，继续使用RIME算法调整优化DELM模型；

S6，实时获取风场风速数据，将风场风速数据输入HMM模型，将HMM模型的结果输入DELM模型，对未来风速进行短期预测和长期预测，将预测结果与实际风速数据进行比较，验证模型的准确性和实用性；

S7，定期使用最新的风速数据更新风速预测模型，通过不断优化和调整风速预测模型结构和参数，实现风速预测模型的持续迭代。

2.一种基于状态识别RIME‑DELM多变量时间序列预测的风速预测系统，用于实现如权利要求1所述HMM‑RIME‑DELM多变量时间序列的风速预测方法，其特征在于，包括数据收集模块(1)、数据处理模块(2)、预测结果评估模块(3)、结果输出模块(4)、迁移学习模块(5)和强化学习模块(6)，其特征在于：所述数据处理模块(2)分别与数据收集模块(1)、预测结果评估模块(3)、迁移学习模块(5)和强化学习模块(6)建立数据连接，预测结果评估模块(3)与结果输出模块(4)建立数据连接。

3.根据权利要求2所述的基于状态识别RIME‑DELM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述数据收集模块(1)包括历史风速数据获取子模块(11)、气象数据获取子模块(12)和其他数据获取子模块(13)。

4.根据权利要求3所述的基于状态识别RIME‑DELM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述气象数据获取子模块(12)包括温度数据获取单元(121)、湿度数据获取单元(122)、气压数据获取单元(123)、云量数据获取单元(124)和风向数据获取单元(125)。

5.根据权利要求3所述的基于状态识别RIME‑DELM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述其他数据获取子模块(13)包括地形数据获取单元(131)、植被数据获取单元(132)和气候数据获取单元(133)。

6.根据权利要求2所述的基于状态识别RIME‑DELM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述数据处理模块(2)包括数据预处理子模块(21)、特征数据提取子模块(22)、特征融合子模块(23)和风速预测子模块(24)，且数据预处理子模块(21)与特征数据提取子模块(22)建立数据连接，特征数据提取子模块(22)与特征融合子模块(23)建立数据连接，特征融合子模块(23)与风速预测子模块(24)建立数据连接。

7.根据权利要求6所述的基于状态识别RIME‑DELM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述数据预处理子模块(21)包括数据清洗单元(211)、数据集成单元(212)、数据变换单元(213)和数据规约单元(214)，特征数据提取子模块(22)包括HMM单元(221)和RIME‑DELM单元(222)。

8.根据权利要求2所述的基于状态识别RIME‑DELM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述预测结果评估模块(3)包括误差计算子模块(31)和趋势分析子模块(32)。

9.根据权利要求2所述的基于状态识别RIME‑DELM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述结果输出模块(4)包括预测结果输出子模块(41)、可视化子模块(42)和报告生成子模块(43)。

10.根据权利要求2所述的基于状态识别RIME‑DELM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述迁移学习模块(5)包括特征迁移子模块(51)、参数迁移子模块(52)和关系知识迁移子模块(53)。