《表2 算例数据缺失情况：考虑配电设备多源监测数据缺失的深度森林状态评价方法》

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《考虑配电设备多源监测数据缺失的深度森林状态评价方法》

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首先对所有样本进行随机排序，按照表2对样本的属性值进行保留和删除（“+”表示保留，“*”表示删除）。以其中前15个样本为训练集，后5个样本为测试集构成一次测试算例输入深度森林中进行测试。如此进行50次，所得结果如图8所示。图8结果再次证明了本文算法在处理含缺失项数据方面的优越性。同时，结合表2可以看出，本算例中训练集和测试集中都包含了缺失项，其中实验数据在装备了温度监测和DGA监测时大量缺失，表明随着设备监测手段的丰富，本文方法可以减少对一些获取不便的数据的依赖，更好地适应配电设备监测的发展。