《表7 3种试验结果评价：基于机器学习方法的露天矿卡车运行状态时间预测研究》

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《基于机器学习方法的露天矿卡车运行状态时间预测研究》

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上述3个试验的真实值和预测结果如图7所示，试验的评估结果见表7。组合模型的MSE、MAE指标值均小于其他两种单独算法，R2值均大于其他两种单独算法，其MSE和MAE指标相对降低了76.96%和29.90%，R2指标值相对增加了4.48%，说明组合模型计算结果较优。因此，使用区域状态作为预测单元进行组合预测比使用单一算法解决卡车运行时间具有更好的指导作用。