基于物理引导的FSLSTM-Mixup的输电线覆冰厚度预测方法

基于物理引导的FSLSTM‑Mixup的架空输电线路覆冰厚度预测方法，旨在解决现有覆冰厚度预测模型预测精度不高、泛化能力不强、忽视物理规律的问题；本发明建立输电线路力学静态模型，分析导线覆冰与气象因素的关系；利用傅里叶变换分段长短期记忆网络FSLSTM捕捉覆冰数据的局部和全局相关性；结合样本混合数据增强算法Mixup提升模型泛化性能；其中，FSLSTM通过傅里叶变换提取数据主要周期，分段捕捉特征；Mixup算法通过样本和标签的线性组合生成新数据，扩大样本分布空间；本发明通过融入物理规律和数据增强技术，显著提高了覆冰厚度预测的准确性和真实性，适用于架空输电线路的抗冰减灾工作，为决策提供预警支持。