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“基于机器学习偏差校正的强因子模型预测精度显著高于单一的强因子模型。”
“特别是PITH算法在偏差校正方面效果最佳，相比于未校正的强因子模型，PITH校正后的模型在均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）方面分别降低了77.93%、88%和88.77%。”
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