LSTM结合卡尔曼滤波，发刊就是这么容易！！！

今天和大家分享一种创新的深度学习技术：小波变换与Mamba模型结合。 该技术通过引入小波变换，能有效提升模型在频域上的特征处理能力，利用小波的多尺度分解，确保图像中全局亮度与局部细节信息的精准提取，进一步提升了模型表现。同时，结合Mamba状态空间模型，能更好地捕捉图像中的长程依赖关系，提高推理效率。这种技术在图像分类、目标检测、语义分割等任务中展现了显著优势，特别是在计算机视觉（CV）领域，凭借其强大的性能和高效性，成为了一个新兴的研究热点，具有巨大的创新潜力。目前的研究成果已经显现出小波变换与Mamba结合的卓越效果。为了帮助大家节省查阅时间，我特别挑选了几篇最新的论文给大家参考，展示了该技术的创新思路及应用效果，有意向投稿的同学们可以抓紧机会哦

1、SCKF-LSTM Based Trajectory Tracking for Electricity-Gas Integrated Energy System

全文总结： 本文提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波器（SCKF）和长短期记忆网络（LSTM）结合的轨迹跟踪方法，用于电-气综合能源系统（IES）的动态状态精确跟踪与预测。方法通过对电力网络的动态轨迹预测采用Holt指数平滑技术，对天然气管网的非线性动态特性则使用偏微分方程（PDE）并利用Euler方法进行离散化，显著提高了跟踪精度与鲁棒性。

主要目的：

• 开发一种精准、高效且稳健的轨迹跟踪方法，以实现电力-天然气综合能源系统的动态状态实时监测与预测，为综合能源系统的智能化调度和优化提供关键支撑。

主要方法：

• 采用Holt指数平滑方法对电力系统电压相量进行预测；
• 利用非线性偏微分方程对天然气网络进行建模，结合Euler差分法进行离散化；
• 引入平方根容积卡尔曼滤波（SCKF）以解决非线性系统的数值不稳定性问题；
• 使用LSTM网络在每个时间步长预测天然气负荷，并结合SCKF算法实现状态的精确预测与校正。

结果：

• 通过IEEE-39节点电力系统和GasLib-40节点天然气网络的仿真验证，提出的方法相较于传统方法及线性化方法在动态轨迹跟踪精度上有明显优势；
• 量化分析显示本文方法的跟踪误差明显降低，鲁棒性显著提高，尤其在存在测量噪声及异常数据时表现良好。

创新性：

• 首次提出SCKF与LSTM融合的IES动态轨迹跟踪算法；
• 创新性地将物理模型（非线性PDE离散化）与数据驱动方法（Holt指数平滑和LSTM预测）结合，提升了状态跟踪的准确性；
• 改进了传统卡尔曼滤波方法在非线性强烈的系统下的表现，提高了系统跟踪的稳定性与可靠性。

未来研究方向：

1. 进一步优化算法结构，提高实时计算性能，使其适用于更大规模的实际综合能源系统；
2. 扩展所提出方法在更多类型的能源系统（如供热网络）和更广泛动态特性（如新能源接入）的应用；
3. 结合边缘计算与分布式状态预测方法，实现更高效的实时动态状态估计和智能决策支持。