《表5 传统平均法MAE评价指标结果》

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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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传统平均法测试使用数据和机器学习方法一致，试验一次选取10，20，30，40和50个记录，然后计算其平均值作为最终预测。为提高统计平均的准确性，每次计算仅适用同一路径状态区间上的相同卡车类型和负载状态的历史数据。因为传统平均法是采用一定次数条件下的状态运行时间的平均值作为预测值。在研究过程中发现，对于指标MSE和R2均不能表现出预测性能的好坏，所以针对平均法的指标只进行MAE指标的对比，评价指标结果见表5。