Dự báo vận tốc gió hay công suất của điện gió đang là vấn đề được quan tâm lớn hiện nay để phục vụ bài toán huy động nguồn của hệ thống điện. Tuy nhiên, việc dự báo vẫn còn gặp khó khăn do có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng tới vận tốc gió. Mục đích của bài báo này là sử dụng các phương pháp lựa chọn đặc tính khác nhau để xem xét ảnh hưởng của các yếu tố thời tiết tới vận tốc gió, từ đó cải thiện độ chính xác cho việc dự báo vận tốc hay công suất gió. Các phương pháp được đề cập đến là Pearson’s Correlation, Random Forest và Boruta và được sử dụng trên hai tập dữ liệu thời tiết tại hai thành phố khác nhau. Đầu tiên, chúng tôi sử dụng hàm tự tương quan và hàm tương quan riêng để có thể xem xét tổng quan mối quan hệ giữa vận tốc gió và các trễ của chính nó trong quá khứ. Tiếp theo, các trễ có ảnh hưởng lớn và trễ bậc nhất của các yếu tố thời tiết khác được sử dụng làm đầu vào cho ba phương pháp lựa chọn đặc tính. Cuối cùng, chúng tôi so sánh kết quả giữa các phương pháp với nhau. Kết quả thu được cho thấy tốc độ gió phụ thuộc rất lớn vào chính nó ở các trễ gần nhất.