灰色预测 GM(1,1) 模型python

灰色预测GM(1,1)模型是一种基于时间序列数据的统计预测方法，它主要用于解决缺少历史数据或数据变化缓慢的问题。在这个模型中，"GM"代表生成式主成分模型(Generative Model)，"(1,1)"表示系统阶数为1的一阶差分模型。在Python中，可以使用`pygreybox`库来方便地构建和应用GM(1,1)模型。

首先，需要安装`pygreybox`库，如果还没有安装，可以使用pip命令安装：

pip install pygreybox

然后，你可以按照以下步骤进行GM(1,1)模型的建模和预测：

1. 导入所需的库：

from greybox import GreyBoxModel
import pandas as pd

2. 准备数据（假设data是一个包含时间序列和对应值的DataFrame）：

series = data['your_series_column']

3. 创建灰盒模型对象并拟合数据：

model = GreyBoxModel(series)
model.fit()

4. 进行预测：

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

5. 可视化预测结果：

model.plot_results()