《表5 模型辨识结果：一种多参量决策的非侵入式负荷辨识算法评价模型》

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《一种多参量决策的非侵入式负荷辨识算法评价模型》

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文中取C.R．阈值Tb为0.1，由表6可知，所有判断矩阵均通过一致性检验，证明此次评估结果具有很好地参考性。进一步地，由层次总排序权重可知，C3>C1>C2，即在多状态设备辨识中，基于dAE-RNN模型的电力负荷辨识方法的性能最优，基于RNN模型的电力负荷辨识方法的性能最差，基于dAE模型的电力负荷辨识方法的性能介于两者之间。与实际结果相符[24]，证明该方法实际有效可行。