典型文献
一种基于融合决策TOPSIS模型的NILM算法评价
文献摘要：
由于应用场景不同、负荷设备多样等问题,准确率等单一因素在评价算法时易造成评价结果畸形,且不易察觉纠正,从而无法综合有效地评价非侵入式算法性能.为此,文章提出一种基于融合决策的TOPSIS模型,以多种评价指标构建评价体系,采用基于AHP和变异系数法的融合权重,兼顾专家经验、工程需求和数据客观规律,避免单一的主观赋值造成具有明显差异的指标数据被忽略,以及单一的客观赋值夸大数据误差波动,利用逼近于理想解的排序方法,计算评价对象与正负理想解的接近程度,得到算法综合排序结果.实验结果表明所提评价模型能够有效评价算法性能,为非侵入式负荷辨识算法的综合评价提供一种新的解决方案.
文献关键词：
非侵入式;融合权重;TOPSIS;算法评价
中图分类号：
作者姓名：
王雅倩;周东国;胡文山
作者机构：
武汉大学电气与自动化学院,武汉430072
文献出处：
引用格式：
[1]王雅倩;周东国;胡文山-.一种基于融合决策TOPSIS模型的NILM算法评价)[J].电测与仪表,2022(02):84-91
A类：
B类：
融合决策,TOPSIS,NILM,算法评价,察觉,算法性能,指标构建,变异系数法,融合权重,专家经验,工程需求,客观规律,主观赋值,夸大,数据误差,逼近,理想解,排序方法,评价对象,正负,近程,综合排序,有效评价,非侵入式负荷辨识
AB值：
0.433829
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