生成灰色-马尔科夫链代码
时间: 2023-06-25 16:03:01 浏览: 106
生成灰色-马尔科夫链的代码如下所示:
```python
import numpy as np
def GM11(x0):
"""
灰色预测模型GM(1,1)的Python实现
"""
x1 = np.cumsum(x0)
z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0
z1 = z1.reshape((len(z1), 1))
B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1)
Yn = x0[1:].reshape((len(x0) - 1, 1))
[[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Yn)
return (x0[0] - b / a) * np.exp(-a * np.arange(1, len(x0) + 1)) - (x0[0] - b / a) * np.exp(-a * np.arange(len(x0)))
def Markov(data):
"""
根据灰色预测结果生成马尔科夫链
"""
delta = np.max(data) - np.min(data)
p = np.zeros((delta+1, delta+1))
for i in range(len(data)-1):
p[int(data[i+1])-int(data[i])][int(data[i])+1] += 1
for i in range(delta+1):
if np.sum(p[i,:]) != 0:
p[i,:] /= np.sum(p[i,:])
return p
```
其中,`GM11` 函数实现了灰色预测模型GM(1,1)的计算,`Markov` 函数则根据灰色预测结果生成马尔科夫链。具体使用方法可以参考下面的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成测试数据
x0 = np.array([23, 26, 30, 34, 37, 40, 43, 46, 49, 53])
# 使用灰色预测模型计算预测值
x1 = GM11(x0)
# 根据预测值生成马尔科夫链
p = Markov(x1)
# 打印预测值和马尔科夫链
print('预测值:', x1)
print('马尔科夫链:', p)
# 绘制预测值和原始数据的对比图
plt.plot(x0, 'b-o', label='原始数据')
plt.plot(x1, 'r-o', label='预测数据')
plt.legend()
plt.show()
```
执行上述代码可以得到预测值和马尔科夫链的结果,并且绘制了预测值和原始数据的对比图。