1.高铁沿线大风预测系统，其特征是：包括多尺度分组表征模块、综合预测模块和数据增强模块；多尺度分组表征模块用于提取历史风速序列的多尺度时序依赖关系，生成未来风速的初步预测值；综合预测模块用于聚合所述的初步预测值，生成最终风速预测值；数据增强模块通过生成合成数据拓展原始风速数据集的规模和多样性，提升模型在真实复杂环境下的泛化能力和抗干扰性。
2.如权利要求1所述的高铁沿线大风预测系统，其特征是：多尺度分组表征模块包括多尺度分组模块、融合注意力模块和多尺度预测模块；多尺度分组模块用于将原始风速序列按不同的时间窗长划分为多个子块，得到子块集合；融合注意力模块针对划分的子块分别采用块内注意力机制和块间注意力机制进行处理，再将处理结果进行融合；多尺度预测模块用于将不同尺度的融合表征输入独立的多层感知机器，计算得到未来风速的初步预测值。
3.如权利要求2所述的高铁沿线大风预测系统，其特征是：综合预测模块包括动态加权融合模块、聚合结果优化模块和联合损失函数模块；动态加权融合模块根据不同尺度的初步预测值的重要性，动态分配权重，实现多尺度信息的融合；聚合结果优化模块通过非线性变换优化所述的聚合结果，生成未来风速的最终预测值；联合损失函数模块结合全监督损失和一致性损失约束，提升模型的稳定性和泛化能力。
4.如权利要求3所述的高铁沿线大风预测系统，其特征是：数据增强模块包括时间规整模块、插值增强模块、噪声注入模块和共识增强训练模块；时间规整模块通过调整时间样本的节奏，模拟风速演变的加速或缓速过程；插值增强模块用于在原始数据点间插入虚拟采样点，丰富样本的细节特征；噪声注入模块用于向原始数据中添加随机噪声，模拟传感器测量误差或环境干扰；共识增强训练模块通过一致性约束，强制每个增强预测值逼近所有增强预测值的均值，实现无监督优化。
5.高铁沿线大风预测方法，基于权利要求4所述的高铁沿线大风预测系统，其特征是，步骤如下：S01，多尺度数据分组：采用多尺度分组模块将原始风速序列S=｛s 1 ，s 2 ，…，s T ｝按不同的时间窗长划分为多个子块，得到子块集合｛B 1 ，B 2 ，…，B n ｝，每个子块的时间步数L i 由第i种尺度所对应的窗口长度决定；S02，多维度注意力特征融合：采用融合注意力模块针对划分的子块分别采用块内注意力机制和块间注意力机制进行处理，再将处理结果进行融合；其中，块内注意力机制对每个子块B i 计算自注意力权重矩阵 ，输出块内表征 ；其中，块间注意力机制用于跨子块计算全局相关性矩阵 ，输出块间表征 ；块内表征 和块间表征 通过逐元素相加生成融合表征 ；S03，计算初步预测值：采用多尺度预测模块用于将不同尺度的融合表征[p 1 ，p 2 ，…，p n ]输入独立的多层感知机器，计算得到未来风速的初步预测值[x 1 ，x 2 ，…，x n ]；S04，计算最终预测值：采用动态加权融合模块中的注意力系数生成器 ，为各尺度初步预测值x i 生成注意力权重 ；再将各尺度初步预测值x i 与其对应的权重 相乘后求和，得到聚合结果 ；将聚合结果 输入聚合结果优化模块进行非线性变换，输出未来风速的最终预测值x；S05，联合优化训练：基于联合损失函数中的全监督损失项计算最终预测值x与真实标签y的均方误差，基于联合损失函数中的一致性损失项计算各尺度初步预测值x i 与最终预测值x的差异；最后将两者加权融合，以平衡两者的约束效果；S06，拓展原始风速样本：不分先后次序执行以下三项操作：A、基于时间规整模块调整时间样本的节奏，模拟风速演变的加速或缓速过程；时间规整模块首先对原始风速样本随机选择缩放因子 ，生成新样本长度 ；再根据原始风速样本的数据点，根据新时间轴进行插值，生成规整后的增强样本 ；增强样本 输入至多尺度分组模块，并与原始风速序列共享模型；B、基于插值增强模块在原始数据点间插入虚拟采样点，丰富样本的细节特征；插值增强模块首先随机选取原始风速样本中的子区间，再在所述子区间中插入n个新数据点，生成平滑的增强样本 ；增强样本 输入至多尺度分组模块，并与原始风速序列共享模型；C、基于噪声注入模块用于向原始数据中添加随机噪声，模拟传感器测量误差或环境干扰；噪声注入模块首先从高斯分布 采样噪声， 为原始样本标准差，再生成增强样本 ；增强样本 输入至多尺度分组模块，并与原始风速序列共享模型；S07，共识增强训练：首先采用增强训练模块对每个原始样本S生成m个增强样本 ，再将所有的增强样本输入模型，得到增强预测值 的集合 ，计算增强预测值均值 ，接着采用一致性损失函数强制所有增强预测值向群体均值收敛，实现无监督优化。
6.如权利要求5所述的高铁沿线大风预测方法，其特征是：S02步骤中，融合表征 的计算参见公式1；S03步骤中，第i种尺度的初步预测值 的计算参见公式2；公式1： ；公式2： ；其中， 代表第i种尺度的子块对应的多层感知机器，下标i代表第i种尺度。
7.如权利要求6所述的高铁沿线大风预测方法，其特征是：S04步骤中，聚合结果 和最终预测值x的计算公式分别参见公式3-4；公式3： ；公式4： ；其中， 为第i种尺度的初步预测值 所对应的注意力权重， 为第i种尺度的初步预测值； 为全局检测头所对应的多层感知机器；n为多尺度分组的子块数量。
8.如权利要求7所述的高铁沿线大风预测方法，其特征是：S05步骤中，联合损失函数参见公式5；公式5： ；其中，y为真实的未来风速标签，n为多尺度分组的子块数量(即时间尺度的种类数目)； 为全监督损失项，用于强制最终预测值x逼近真实标签y； 为一致性损失项，用于使每个尺度的初步预测值 逼近最终预测值x。
9.如权利要求8所述的高铁沿线大风预测方法，其特征是：S07步骤中，增强预测值均值 的计算公式参见公式6；公式6： 。
10.如权利要求9所述的高铁沿线大风预测方法，其特征是：一致性损失函数参见公式7；公式7： ；其中，m为增强样本的总数量， 为第j个增强样本的增强预测值； 为一致性项，用于强制每个增强样本的增强预测值逼近增强预测值均值 。
