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風力発電のための風速予測手法を検討した。時系列風速データを対象にした回帰モデルの使用を前提に、類似した過去データを活用する予測手法を組み合わせ、予測誤差の把握と低減を狙う。風速の短期先予測において、複数地点のデータの因果関係をインパルス応答関数と言った手法を用いて分析し、この結果に基づき、ニューラルネットワーク（NN）において、過去の類似風速データを用いてモデルを毎時生成する際、過去の類似データ選択に、ベクトル自己回帰（VAR）モデルの係数に着目して、VAR係数をデータの選択条件に含める方法と、VAR係数自体が高い過去の風速データをNNへの入力とする風速予測を提案した。
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