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Ｒ ＝ ０．９１１８）和 ＭＨＡ － ＧＲＵ模型（ＭＡＥ ＝ ２．４８８５ＭＰａ·Ｌ?ｍｉｎ，ＲＭＳＥ ＝ ３．２７８７ＭＰａ·Ｌ?ｍｉｎ，ＭＡＰＥ ＝ ４．１８９４％，
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Ｒ ＝ ０．８６１３ ）的预测效果次于所提 ＥＧＲＮ模型，但相较于传统 ＧＲＵ模型（ＭＡＥ＝ ２．８５８２ＭＰａ ·Ｌ?ｍｉｎ，
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ＲＭＳＥ ＝ ３．５３００ＭＰａ ·Ｌ?ｍｉｎ，ＭＡＰＥ ＝ ４．８２５８％，Ｒ ＝ ０．８３９３ ），其预测效果仍有较大提升。这说明了将
ＡＭ引入 ＧＲＵ能够显著提升模型对灌浆功率特征的捕捉和建模能力，且在 ＭＨＡ与 ＴＰＡ的 协 同 作 用
下，所提模型相较于 ＧＲＵ模型的 ＭＡＥ、ＲＭＳＥ和 ＭＡＰＥ值分别降低了 ３２．０１％、３２．３６％和 ３５．１２％，
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Ｒ系数提高了 １０．３９％，提升了模型的整体性能。
图 １１ 预测结果对比
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