《表2 三种神经网络测试结果》

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《基于Bi-LSTM算法的非侵入式负荷监测模型》

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注:状态1———电采暖1档、状态2———电采暖2档、状态3———电采暖3档、状态4———电炖锅、状态5———泡脚桶、状态6———电吹风冷风档、状态7———电吹风热风档、状态8———电磁炉、状态9———高压锅、状态10———打印机、状态11———电饭锅、状态12———豆浆机、

为了保证数据的合理性，本案例对神经网络进行3次“训练+测试”过程，计算测试结果中各状态精确度、召回率和F1值，得到的实验结果如表2所示，分别计算3个神经网络的平均精确度、平均召回率和平均F1如表3所示。统计3种神经网络在训练和测试中的误差分别如图4所示。