《表3 类簇4交叉验证训练结果》

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《基于密度峰值聚类及GRNN神经网络的光伏发电功率预测方法》

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注：表中粗体为正相关且相关程度较大者。

以类簇4为例，共92个样本，进行4折交叉验证，在每次交叉验证过程中SPREAD分别从0.1取到2.0，步长设为0.1。以均方误差MSE作为网络输出结果的评价指标。交叉验证训练结果如表3。由表3可看出，4折交叉验证训练在第1次交叉验证、SPREAD取0.3时MSE为最小值。故对类簇4，采用第一次交叉验证时所用训练集、SPREAD取0.3，构建的GRNN神经网络预测效果最好。