本发明涉及基于G‑L混合噪声特性核岭回归技术的风速预报方法及装置，该方法包括如下步骤：1)获取风速数据集Dl，利用Bayesian原理，得到Gauss‑Laplace混合噪声特性的损失函数；2)利用统计学习理论和最优化理论，结合步骤1)中的损失函数，建立基于Gauss‑Laplace混合噪声特性的核岭回归模型的原问题，推导并求解出该核岭回归模型对偶问题；3)确定该核岭回归模型对偶问题的最优参数，选取核函数，构造该核岭回归模型的决策函数；4)构造该核岭回归模型的风速预报模式，利用该预报模式预报分析风速值。该装置包括损失函数获取模块、对偶问题求解模块、决策函数构造模块及风速预报模块。本发明能够满足实际应用中，如风力发电、农业生产等，对风速预报精度的要求。