《表1 预测结果对照：基于随机森林算法的粮堆机械通风温度预测及控制研究》

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《基于随机森林算法的粮堆机械通风温度预测及控制研究》

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注:MRE、MAE、RMSE、MSE的最小值均为0，R2的最大值为1。

由图3、图4可以看出，支持向量机和BP神经网络预测模型真实值和预测值曲线拟合效果良好，说明两个模型也具有一定的预测能力，能够作为随机森林预测模型的对比模型。3种智能算法的对比结果如表1所示。