《表5 不同算法的结果对比表》

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《改进的并行模糊核聚类算法在电力负荷预测的应用》

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文中还对比了基于聚类算法的神经网络预测与直接进行神经网络预测的算法。对比了MKFCM算法、K-means算法和不进行分类直接对总负荷进行预测的预测结果，同样采用MAPE指标，平行对比结果如表5所示。图6为以上三种预测模型的累计误差图。结合表5和图6揭示了MKFCM算法的各项指标都要优于传统的K-means算法，同时预测效果也要精准于不分类直接预测的情况。