基于高光譜成像技術的絕緣子污穢度預測
李恒超; 譚蓓; 楊剛; 石超群; 張血琴; 吳廣寧 西南交通大學信息科學與技術學院; 四川成都610031; 西南交通大學電氣工程學院; 四川成都610031
- 高光譜成像
- 絕緣子污穢度
- 支持向量機
- 偏最小二乘回歸
- 預測模型
摘要：高光譜成像技術能對絕緣子進行非接觸式成像,且具有多波段、圖譜合一等特點.為此,本文提出一種基于高光譜成像技術的絕緣子污穢度預測方法.首先,利用高光譜成像儀對絕緣子進行成像,得到400~1 000 nm波段范圍內的高光譜圖像數據,并進行黑白校正;然后,獲取感興趣區域(region of interest,ROI)的反射率光譜曲線,進行Savitzky-Golay平滑、對數或一階導數變換的預處理.最后,聯合部分的真實樣本標簽數據分別建立基于支持向量機的絕緣子污穢度預測(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測(partial least squares regression-insulator contamination degreeprediction,PLSR-ICDP)模型.從實驗結果中可知,當預處理方法采用一階導數變換時,所建立的絕緣子污穢度預測模型效果最佳,即SVM-ICDP模型準確率達到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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