科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
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。
-
单位武汉大学; 自动化学院
