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针对短期风速时间序列的预测问题进行了研究.首先通过0-1混沌测试法确定短期风速时间序列具有混沌特性.采用相空间重构技术,利用C-C算法确定延迟时间,G-P算法确定嵌入维数.然后提出一种参数在线修正的最小二乘支持向量机预测模型,采用改进的粒子群算法进行预测模型中参数的优化.最后通过仿真对比实验表明提出的预测方法在预测精度、预测误差、预测效果方面都要优于其他常见的预测方法,证明该预测方法是有效的.