Der fossile Brennstoffverbrauch dominierte bereits als primäre Energiequelle, als er im zwanzigsten Jahrhundert noch einmal einen signifikanten Anstieg erlebte. Mit den weltweit zunehmenden CO2-Fußabdrücken durch fossile Brennstoffe wurden jedoch erneuerbare Energietechnologien in Entwicklungs- und Industrieländern als Energiequelle verstärkt. Die zunehmende Durchdringung von Windkraft im Versorgungsnetz stellt die stabile Betriebsweise des Stromsystems infrage, da zufällige Windgeschwindigkeiten zu unregelmäßiger Einspeisung der erzeugten Energie führen. Die Herausforderung der Vorhersageprobleme unter Windpraktikern hat im Laufe der Jahre industrielle Aufmerksamkeit erregt, um ihre finanziellen Verluste zu minimieren. Eine genaue Windkraftvorhersage gewährleistet die Systemzuverlässigkeit und reduziert die Kosten für Hilfsausrüstung. Traditionell werden Windvorhersagetechniken in zwei breite Modelle kategorisiert: statistische Modelle und maschinelle Lernmodelle. Da Wind auf zeitlicher Skala stochastisch ist, führt Nichtlinearität zu Vorhersageproblemen bei statistischen Modellen. Maschinelle Lernmodelle in Kombination mit Signaldekompositionstechniken (Wavelet-Transformation und empirische Modendekomposition) bilden das Rückgrat für genaue Vorhersagemethoden.