灰色预测模型GM21代码python

灰色预测模型GM(1,1)是一种基于时间序列内信息的预测方法，主要用于处理缺少历史数据或者数据变化缓慢的问题。在Python中，可以使用专门的灰色系统库如`pygreybox`来实现GM21模型。

以下是使用`pygreybox`库进行GM21预测的基本步骤：

# 首先需要安装pygreybox库
!pip install pygreybox

from greybox import GreyBoxModel

# 假设你的数据存储在df_data中，时间列名为'time', 目标变量列为'value'
data = df_data[['time', 'value']]

# 将时间转换为合适的格式
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])
data.set_index('time', inplace=True)

# 创建GM21模型对象
model = GreyBoxModel(data=value=data['value'], model_type='g1')

# 拟合模型
model.fit()

# 进行预测
forecast = model.forecast(steps=你想预测的时间步数)

# 打印预测结果
print(forecast)

注意这只是一个基本示例，实际应用中可能还需要对数据预处理、调整模型参数等步骤。