复杂性

研究文章

Multiattention机制在电力系统中的应用分支参数识别

表1

实验结果的网格数据集在索引行电纳。


线电纳	没有一个	50分贝	30 dB	dropData	dropEdge	50 dB + DD +德

LinearRegression	0.0006	0.1339	0.4402	0.1273	0.1862	0.2569
SVR	0.1329	0.2161	1.4923	0.1181	0.1780	0.2399
射频	0.0785	0.1558	0.2298	0.1795	0.1898	0.2335
XGBoost	0.0856	0.1732	0.2431	0.2124	0.2373	0.2542
lightGBM	0.1324	0.1988	0.3562	0.3122	0.3242	0.3541
然而,	0.0943	0.1524	0.2345	0.2462	0.2145	0.2451
装袋	0.0541	0.1451	0.2331	0.2143	0.2364	0.2442

FCN	0.6314	0.7603	0.8430	0.8129	0.8724	0.8133
GTN	0.1413	0.1658	0.1992	0.1696	0.1652	0.2188

这里我们选择RMSE作为比较指标。最高的值不同的指标以粗体突出显示。