《表4 6种机器学习算法的拟合优度及秩次》

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《面向高铁站的热舒适度和能耗综合预测》

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本次对比实验基于6个算法，12个数据集，FF服从于自由度为6-1=5和（12-1)（6-1）=55的F分布。由F(5，55）分布计算FFMSE、FFR2所对应的p的值分别为9.486 26E-19、7.205 94E-17，所以在高显著性水平下拒绝原假设，综合图2～4结果可知DTR算法在高铁站热舒适度和能耗预测的准确率均优于其他对比算法。