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基于高光譜成像技術(shù)的絕緣子污穢度預(yù)測(cè)

李恒超; 譚蓓; 楊剛; 石超群; 張血琴; 吳廣寧 西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院; 四川成都610031; 西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院; 四川成都610031
  • 高光譜成像
  • 絕緣子污穢度
  • 支持向量機(jī)
  • 偏最小二乘回歸
  • 預(yù)測(cè)模型

摘要:高光譜成像技術(shù)能對(duì)絕緣子進(jìn)行非接觸式成像,且具有多波段、圖譜合一等特點(diǎn).為此,本文提出一種基于高光譜成像技術(shù)的絕緣子污穢度預(yù)測(cè)方法.首先,利用高光譜成像儀對(duì)絕緣子進(jìn)行成像,得到400~1 000 nm波段范圍內(nèi)的高光譜圖像數(shù)據(jù),并進(jìn)行黑白校正;然后,獲取感興趣區(qū)域(region of interest,ROI)的反射率光譜曲線(xiàn),進(jìn)行Savitzky-Golay平滑、對(duì)數(shù)或一階導(dǎo)數(shù)變換的預(yù)處理.最后,聯(lián)合部分的真實(shí)樣本標(biāo)簽數(shù)據(jù)分別建立基于支持向量機(jī)的絕緣子污穢度預(yù)測(cè)(support vector machines-insulator contamination degree prediction,SVM-ICDP)和基于偏最小二乘回歸的絕緣子污穢度預(yù)測(cè)(partial least squares regression-insulator contamination degreeprediction,PLSR-ICDP)模型.從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可知,當(dāng)預(yù)處理方法采用一階導(dǎo)數(shù)變換時(shí),所建立的絕緣子污穢度預(yù)測(cè)模型效果最佳,即SVM-ICDP模型準(zhǔn)確率達(dá)到91.84%;PLSR-ICDP模型的均方根誤差(root mean square error,RMSE)為0.024 1.

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