一种集成模糊聚类和机器学习的混合时间序列预测方法，用于增强功耗预测

快速阅读: 据《Nature.com》最新报道，本文评估了不同时间序列预测模型在电力消耗分析中的表现，并探讨了FCM聚类技术的应用。随机森林具有最低的均方根误差（RMSE），而多层感知器（MLP）的决定系数（R²）略高。统计DM检验和较低的p值证实了这些改进的可靠性。FCM作为时序预测增强工具效果显著，改进的太阳能预测有助于提高环境可持续性和能源管理中的道德实践。未来研究应探索更多聚类算法和复杂混合预测模型，以进一步优化预测结果。

本文评估了用于电力消耗分析的不同时间序列预测模型，并探讨了它们在应用FCM聚类技术时的表现。随机森林取得了最低的均方根误差（RMSE），但在DM检验前后，多层感知器（MLP）的决定系数（R²）得分略高。统计DM检验和较低的p值证明了这些改进的可靠性，FCM作为有效的时序预测增强工具显得尤为突出。改进的太阳能预测推动了环境可持续性，因为它确保了可再生能源的最大利用，从而减少对化石燃料的依赖以对抗气候变化。这些进步促进了能源管理中的道德实践，因为它们有助于负责任地维护公共利益，并实现清洁能源资源的公平分配。所提出的混合方法有望拓展其应用范围，以在风能和水力发电等可再生能源领域实现准确的供需平衡预测。未来的研究应扩展当前工作，通过探索其他聚类算法并结合复杂的混合预测模型，这些模型应在实际操作时间框架内进行集成，以验证和优化预测结果。

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