《表1 混淆矩阵：基于集成深度置信网络的精细化电力系统暂态稳定评估》

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《基于集成深度置信网络的精细化电力系统暂态稳定评估》

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由于在实际应用中，失稳样本漏判和稳定样本误判所带来的代价差别很大，其次用于模型训练的失稳样本数远远小于稳定样本数，因此暂态稳定评估是一个典型的非平衡分类问题。本文通过构造2×2阶的混淆矩阵[27]来评价算法的分类效果。混淆矩阵的具体表示如表1所示。表中：Ts和Fus分别为稳定样本被正确或错误预测的数目，Tus和Fs分别为不稳定样本被正确或错误预测的数目。特别地，在电力系统暂态稳定预测问题中，更关注失稳样本[28]，因此构建了以下4个评价指标。