《表6 最优机器学习模型与传统平均法的比较》

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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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较小的MAE值表明预测性能较好。表5显示，5个状态的运行时间记录数据选取分别以40，30，50，40和40次记录为最佳。表6给出了最佳机器学习方法和传统平均方法得到MAE值的比较。