La previsión de la velocidad del viento es ventajosa para reducir accidentes o desastres inducidos por el viento y aumentar la captura de energía eólica. En consecuencia, este proceso de previsión ha sido un foco de investigación en el campo de la ingeniería. Sin embargo, dado que la velocidad del viento es caótica y aleatoria por naturaleza, su previsión inevitablemente incluye errores. Por lo tanto, especificar el método apropiado para obtener resultados de previsión precisos es difícil. El método de previsión probabilística tiene una relevancia considerable para la previsión de velocidad del viento a corto plazo porque proporciona tanto el valor predicho como la distribución del error. Este estudio propone un método de previsión probabilística para velocidades del viento a corto plazo basado en el modelo de mezcla gaussiana y la memoria a largo y corto plazo. La precisión del método propuesto se evalúa mediante intervalos de predicción (es decir, probabilidad de cobertura del intervalo de predicción, ancho promedio normalizado del intervalo de predicción y criterio basado en el ancho de cobertura) utilizando 29 conjuntos de datos de velocidad del viento monitoreados. Se estudiaron además los efectos de las características de la velocidad del viento en la precisión de la previsión del método propuesto. Los resultados muestran que el método propuesto es efectivo para obtener la distribución de probabilidad de las velocidades del viento predichas, y los resultados de la previsión son altamente precisos. La precisión de la previsión del método propuesto está influenciada principalmente por la diferencia de velocidad del viento y la desviación estándar.