《表2 模型结果比较：一种基于半监督学习的多维条件下电能表误差插值方法》

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《一种基于半监督学习的多维条件下电能表误差插值方法》

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模型在新的电能表上的验证结果如图5所示，综合实验平台新样本的模型偏差统计直方图呈现高斯分布，偏差基本不超过±0.02。证明了模型的有效性较好，并且有较好的泛化能力。同时比较了该半监督模型与其他半监督模型在综合实验平台新样本上的效果，结果如表2所示，相比较协同训练（Co-Training）、转导支持向量机（TSVM）以及基于图的半监督学习法（Gb-SSL），该半监督模型有着最小的平均绝对误差（MAE），并且有着最小的最大绝对误差（Max AE），表明该模型相比其他半监督模型有着更好的预测精度。