gm(1,1)r语言代码

GM(1,1)模型是一种常用的灰色系统预测模型，适用于一些时间序列数据的预测。下面是一个使用R语言编写的GM(1,1)模型的代码示例：

# 导入所需的包
library(gm)

# 创建时间序列数据
data <- c(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110)

# 进行GM(1,1)模型预测
model <- gm(data)

# 输出预测结果
print(model$pred)

# 绘制预测结果
plot(model)

以上代码中，首先使用`library(gm)`导入了`gm`包，这是一个R语言中的灰色模型预测包。然后创建了一个包含时间序列数据的向量`data`，该数据为10个数值，用于进行模型的训练和预测。

接下来调用`gm()`函数，使用`data`进行GM(1,1)模型的训练，并将结果保存在`model`变量中。

最后，使用`print(model$pred)`打印出预测结果，这里的`pred`属性存储了预测的结果。同时，使用`plot(model)`绘制出预测结果的图表。

通过这段代码，我们可以使用GM(1,1)模型对给定的时间序列数据进行预测，并将结果打印出来或可视化展示出来。当然，具体的效果还需要根据实际数据和问题来评估。

相关问题

GM（2，1）R代码实现

GM(2,1) 是一种灰色预测模型，常用于对时间序列数据进行预测。下面是 GM(2,1) 的 R 语言实现：

# 定义 GM(2,1) 函数
GM21 <- function(x) {
  n <- length(x)
  
  # 累加生成序列
  Z <- cumsum(x)
  
  # 紧邻均值生成序列
  B <- (Z[2:n] + Z[1:(n-1)]) / 2
  
  # 紧邻均值矩阵
  Y <- matrix(x[-1], ncol = 1)
  X <- matrix(-B, ncol = 2, byrow = T)
  
  # 建立模型
  beta <- solve(t(X) %*% X) %*% t(X) %*% Y
  
  # 模型参数
  a <- beta[1,]
  u <- beta[2,]
  
  # 预测序列
  ZH <- rep(0, n)
  ZH[1] <- x[1]
  for (i in 2:n) {
    ZH[i] <- (x[1] - u / a) * exp(-a * (i - 1)) + u / a
  }
  
  # 拟合度检验
  e <- x - ZH
  SSE <- sum(e^2)
  ST <- sum((x - mean(x))^2)
  R2 <- 1 - SSE / ST
  
  # 返回结果
  list(predict = ZH, a = a, u = u, R2 = R2)
}

其中，输入参数 x 是一个时间序列数据，输出结果包括预测结果 predict、模型参数 a 和 u，以及拟合度 R2。可以通过调用 GM21(x) 函数来使用 GM(2,1) 模型进行预测。

R代码 时间序列预测之灰色预测GM(1，1)

好的，我可以帮你介绍一下 R 语言中灰色预测模型 GM(1,1) 的实现方法。

首先，我们需要安装并加载 `greybox` 包，可以通过以下命令进行安装：

install.packages("greybox")
library(greybox)

接下来，我们需要准备时间序列数据，假设我们已经将数据存储在一个名为 `data` 的数据框中，其中第一列为时间序列的时间点，第二列为对应的观测值。我们可以先将数据转换为时间序列对象：

ts_data <- ts(data[, 2], start = data[1, 1], frequency = 12)

其中，`start` 参数指定了时间序列的起始时间，`frequency` 参数指定了时间序列的采样频率，这里假设为每年 12 个月。

接下来，我们可以使用 `greybox::grey()` 函数来拟合灰色预测模型 GM(1,1)：

gm_model <- grey(ts_data, "GM(1,1)")

最后，我们可以使用 `greybox::forecast()` 函数来进行预测，比如预测未来 12 个月的值：

forecast_values <- forecast(gm_model, h = 12)

其中，`h` 参数指定了需要预测的未来时间步数。

这就是 R 语言中使用灰色预测模型 GM(1,1) 进行时间序列预测的基本方法。希望能对你有所帮助！