灰色线性回归组合模型python

灰色线性回归组合模型是一种常用的预测模型，可以用于时间序列数据的预测。下面是使用Python实现灰色线性回归组合模型的步骤：

1.导入必要的库

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2.读取数据并进行预处理

data = pd.read_csv('data.csv')
data.columns = ['year', 'y']
data['x'] = range(1, len(data) + 1)

3.构建灰色模型

def GM(x, y):
    n = len(x)
    x0 = np.cumsum(x)
    z = np.ones((n - 1, 2))
    for i in range(n - 1):
        z[i][0] = -(x0[i] + x0[i + 1]) / 2.0
        z[i][1] = 1
    B = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(z.T, z)), z.T), y[1:])
    a = B[0]
    u = np.zeros(n)
    u[0] = y[0]
    for i in range(1, n):
        u[i] = (y[0] - a / u[0]) * np.exp(-a * x[i])
    return u

u = GM(data['x'].values, data['y'].values)

4.进行线性回归

lr = LinearRegression()
lr.fit(data['x'].values.reshape(-1, 1), u)

5.预测未来数据

future_x = np.array([len(data) + i for i in range(5)])
future_u = GM(future_x, lr.predict(future_x.reshape(-1, 1)))

以上就是使用Python实现灰色线性回归组合模型的步骤。需要注意的是，该模型是一种简单的预测模型，可能存在精度不高的问题，具体使用时需要根据实际情况进行调整。