灰色预测 GM(1,1) 模型python3.8

灰色预测GM(1,1)模型是一种基于时间序列数据的预测方法，它属于灰色系统理论的一种应用，主要用于解决缺少历史数据或数据不完整的问题。GM(1,1)模型假设序列只有一个阶的增长趋势，即增长率保持不变，通过将原始数据进行差分处理，然后建立一个线性模型来进行长期预测。

在Python 3.8中，可以使用`greybox`库来实现GM(1,1)模型。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，需要安装`greybox`库，可以通过pip安装：

   pip install greybox

2. 导入所需的模块并读取数据：

   import pandas as pd
   from greybox.model import GreyModel

   # 假设df是包含时间序列数据的DataFrame，其中'data'列是数值数据
   data = df['data']

3. 创建GM(1,1)模型，并拟合数据：

   model = GreyModel('G', 1, 1)
   model.fit(data)

4. 进行预测：

   future_data = model.forecast(steps=10)  # 预测未来10步的数据点

5. 查看预测结果：

   print(future_data)