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()

相关问题

灰色预测gm(1、1)的模型python代码_python 实现 灰色预测 GM(1,1)模型 灰色系统 预测 灰色预测公式推导...

以下是灰色预测GM(1,1)模型的Python代码实现：

import numpy as np

def GM11(x0):
    # 累加生成序列
    x1 = np.cumsum(x0)
    # 得到累加生成序列的一阶差分序列
    z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0
    z1 = z1.reshape((-1, 1))
    # 构建矩阵B和Y
    B = np.zeros((len(z1) - 1, 2))
    Y = np.zeros((len(z1) - 1, 1))
    for i in range(len(z1) - 1):
        B[i][0] = -z1[i]
        B[i][1] = 1
        Y[i][0] = x0[i + 1]
    # 计算GM(1,1)微分方程的参数a和u
    a, u = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y)
    # 对原始序列进行预测
    result = np.zeros(len(x0))
    result[0] = x0[0]
    for i in range(1, len(x0)):
        result[i] = (x0[0] - u / a) * (1 - np.exp(a)) * np.exp(-a * (i))
    return result

# 测试代码
x0 = np.array([13.0, 15.0, 16.0, 20.0, 22.0, 25.0, 28.0, 30.0])
result = GM11(x0)
print(result)

该代码实现了GM(1,1)模型，输入原始序列x0，通过累加生成序列、得到一阶差分序列、构建矩阵B和Y、计算微分方程的参数a和u，最后预测出序列的结果。

需要注意的是，GM(1,1)模型对原始序列的要求比较苛刻，需要满足一定的规律性，否则预测效果会比较差。

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)