Los métodos actuales de pronóstico colaborativo difuso rara vez han considerado cómo determinar el número apropiado de expertos para optimizar el rendimiento del pronóstico. Por lo tanto, este estudio propone un enfoque de pronóstico colaborativo difuso de consenso parcial en evolución para abordar este problema. En el enfoque propuesto, los expertos aplican varios métodos de pronóstico difuso para predecir el mismo objetivo, y se aplica el operador de intersección difusa de consenso parcial, en lugar del operador de intersección difusa predominante, para agregar las predicciones difusas de los expertos. Se puede determinar información significativa observando los cambios en la intersección difusa de consenso parcial a medida que varía el número de expertos, incluido el número apropiado de expertos. Aplicamos el enfoque de pronóstico colaborativo difuso de consenso parcial en evolución para predecir el rendimiento del producto de memoria dinámica de acceso aleatorio con datos reales. El rendimiento de pronóstico del enfoque propuesto superó al pronóstico colaborativo difuso actual que consideraba el consenso general, y aumentó la precisión del pronóstico en un 13% en términos de error porcentual absoluto medio.