请给出合并GM模型代码和Verhulst模型代码的代码

以下是合并GM模型和Verhulst模型的代码：

import numpy as np

def GM_Verhulst_Model(X, a, b, r, K, N):
    """
    合并GM模型和Verhulst模型
    
    参数：
        X - 输入数据
        a - GM模型参数
        b - GM模型参数
        r - Verhulst模型参数
        K - Verhulst模型参数
        N - 迭代次数
        
    返回值：
        预测结果
    """
    # GM模型
    def GM_Model(X, a, b):
        X1 = [X[0]]
        X2 = [X[0]]
        for i in range(1, len(X)):
            X1.append((X[i] - b / a) * np.exp(-a))
            X2.append(X[i] - X1[i])
        return X1, X2

    # Verhulst模型
    def Verhulst_Model(X, r, K, N):
        for i in range(N):
            X = r * X * (1 - X / K)
        return X
    
    # 合并GM模型和Verhulst模型
    X1, X2 = GM_Model(X, a, b)
    X = X2
    X = Verhulst_Model(X, r, K, N)
    Y = X1 + X
    
    return Y

注意，在这个例子中，我们将GM模型的结果作为Verhulst模型的输入，因此我们只需要返回GM模型的第一个输出和Verhulst模型的输出的和。这个代码可以根据你的具体情况进行修改。