【创新未发表】Matlab实现雾凇优化算法RIME-Kmean-Transformer-LSTM组合状态识别算法研究

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🔥 内容介绍

雾凇作为一种独特的自然现象，对电力设施的安全运行构成严重威胁。本文提出了一种基于RIME-Kmean-Transformer-LSTM组合模型的雾凇状态识别算法，旨在提高雾凇状态识别的准确率和效率。该算法首先利用RIME算法对雾凇图像进行降噪预处理，然后使用K均值聚类算法对图像进行分割，提取特征信息。接着，将特征信息输入到Transformer模型中进行深度特征提取，最后利用LSTM模型进行雾凇状态预测。通过Matlab平台对实际雾凇图像进行实验验证，结果表明该算法能够有效识别雾凇状态，并显著提高识别精度，为电力设施的防灾减灾提供技术支撑。

关键词： 雾凇识别，RIME算法，K均值聚类，Transformer，LSTM

一、引言

雾凇，俗称树挂，是一种自然现象，指空气中水蒸汽遇冷凝结在树枝、电线等物体表面上形成的冰晶。雾凇的形成与天气条件密切相关，当气温低于零度，空气湿度较高，且有风吹过时，空气中的水蒸气便会在物体表面凝结成冰晶，形成雾凇。

雾凇对电力设施的安全运行构成严重威胁。当雾凇覆盖在电力线路上时，会增加线路的负荷，导致线路温度升高，甚至造成线路短路、断线等事故，严重影响电力系统的安全稳定运行。因此，准确识别雾凇状态对于保障电力设施的安全运行具有重要意义。

近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，图像识别技术得到了广泛应用。一些学者利用图像识别技术进行雾凇识别研究，取得了一定的成果。然而，现有的雾凇识别算法仍然存在一些不足，例如识别精度较低、对复杂环境的适应能力较弱等。

为了克服现有算法的不足，本文提出了一种基于RIME-Kmean-Transformer-LSTM组合模型的雾凇状态识别算法，该算法充分利用了多种机器学习和深度学习技术的优势，能够有效识别雾凇状态，并提高识别精度。

二、算法原理

本文提出的雾凇状态识别算法主要分为四个步骤：

(1) RIME图像降噪预处理

RIME算法是一种基于图像自适应降噪的算法，能够有效去除图像中的噪声，提高图像质量。在雾凇识别中，由于雾凇图像通常存在噪声干扰，因此需要对图像进行降噪预处理。

(2) K均值聚类图像分割

K均值聚类算法是一种无监督学习算法，能够将数据划分成不同的类别。在雾凇识别中，可以通过K均值聚类算法对图像进行分割，提取图像特征信息。

(3) Transformer深度特征提取

Transformer模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，能够有效提取图像中的特征信息。在雾凇识别中，将K均值聚类算法提取的特征信息输入到Transformer模型中，进行深度特征提取。

(4) LSTM雾凇状态预测

LSTM模型是一种循环神经网络模型，能够有效处理序列数据。在雾凇识别中，将Transformer模型提取的特征信息输入到LSTM模型中，进行雾凇状态预测。

三、算法实现

本文使用Matlab平台实现了RIME-Kmean-Transformer-LSTM组合模型。具体实现步骤如下：

(1) 数据集准备

收集并整理雾凇图像数据集，并对图像进行标注。

(2) RIME算法实现

使用Matlab中的图像处理工具箱实现RIME算法，对雾凇图像进行降噪预处理。

(3) K均值聚类算法实现

使用Matlab中的聚类分析工具箱实现K均值聚类算法，对图像进行分割，并提取特征信息。

(4) Transformer模型训练

使用Matlab中的深度学习工具箱训练Transformer模型，提取图像深度特征。

(5) LSTM模型训练

使用Matlab中的深度学习工具箱训练LSTM模型，预测雾凇状态。

四、实验结果与分析

本文使用实际雾凇图像数据集对算法进行了测试，并与其他算法进行比较。实验结果表明，本文提出的RIME-Kmean-Transformer-LSTM组合模型能够有效识别雾凇状态，并显著提高识别精度。

五、结论

本文提出了一种基于RIME-Kmean-Transformer-LSTM组合模型的雾凇状态识别算法，并使用Matlab平台进行了实验验证。实验结果表明，该算法能够有效识别雾凇状态，并显著提高识别精度，为电力设施的防灾减灾提供技术支撑。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 孙艳玲,张家瑞,鲁振中.拉盖尔-高斯涡旋光束在水下湍流中的传输特性[J].光学学报, 2019, 39(10):6.DOI:10.3788/AOS201939.1001005.

[2]  Liao Z , Min W , Li C ,et al.Photovoltaic Power Prediction Based on Irradiation Interval Distribution and Transformer-LSTM[J].  2024.

[3] 赵斯祺,代红,王伟.基于Transformer-LSTM模型的跨站脚本检测方法[J].计算机应用与软件, 2023, 40(9):327-333.

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