写一篇关于“小波分析法, 风速预测, 神经网络法”的摘要：
为提高传统神经网络对非平稳风速的预测精度,提出一种基于小波分析法与神经网络法混合建模的优化算法.该优化方法引入小波分析法对实测非平稳风速信号进行分解,将非平稳性原始风速序列转化为多层较平稳分解风速序列,再利用BP神经网络对各分解层风速序列建立预测模型,最终加权各层预测结果获得风速超前多步预测结果.仿真结果表明;该优化算法实现了风速的高精度短期多步预测,将传统神经网络法对应超前步数的平均绝对相对误差分别提高了55.56％,32.43％和34.58％,其超前1步、3步和5步预测的风速平均相对误差分别为0.48％,1.50％和2.97％.优化网络具备信号分解与自学习能力.