《表3 依托“层次分析-模糊聚类”的预测结果 (2016年5月)》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于双模型组合的月度售电量预测研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

其次依托“层次分析-模糊聚类”模型进行验证性预测（限于篇幅，仅列示2016年5月）。图6所示为历史年份的相似度聚类结果。不难看出:在0.92的聚类水平下，2014、2016年和2011年归属一类，因此可经由计算2011年6月份的售电量增长（较之于2010年5月）来估测2016年5月份的售电量增长（较之于2015年5月）。表3所示为预测结果。