《表4 基于LR、SVM和DNN模型的经济损失预测性能分析》

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《基于深度神经网络的电压暂降经济损失评估模型》

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在电压暂降训练集和验证集上分别实现模型收敛后，加载训练得到的模型参数进行前向预测，可得到相应的经济损失值。在实验中，引入逻辑回归LR(Logistic Regression）模型和支持向量机SVM(Support Vector Machine）回归模型进行性能比较，以式（4）中的损失函数（即预测误差）对经济损失的精确度进行评估，结果如表4所示。由表可见，相比于LR模型和SVM模型，DNN对电压暂降和经济损失之间的非线性映射更好，其精确度更高。