灰色预测灵敏度分析代码

灰色预测灵敏度分析通常可以采用以下步骤进行：

1. 对原始数据进行灰色预测，并得到预测结果。

2. 对原始数据进行微小扰动，例如增加或减小一个较小的值，得到扰动后的数据。

3. 对扰动后的数据进行灰色预测，并得到扰动后的预测结果。

4. 计算预测结果与扰动后预测结果之间的差异，作为该扰动的灵敏度指标。

下面是一个简单的Python代码示例，用于进行灰色预测灵敏度分析：

import numpy as np
from grey_model import GM

# 定义原始数据
data = np.array([1, 3, 4, 6, 7, 10, 11])

# 进行灰色预测
gm = GM(data)
y_pred = gm.predict()

# 对原始数据进行微小扰动
perturbed_data = data.copy()
perturbed_data[0] += 0.01

# 进行灰色预测
gm_perturbed = GM(perturbed_data)
y_pred_perturbed = gm_perturbed.predict()

# 计算灵敏度指标
sensitivity = np.abs(y_pred_perturbed - y_pred)

print("Original prediction: ", y_pred)
print("Perturbed prediction: ", y_pred_perturbed)
print("Sensitivity: ", sensitivity)

在上面的代码中，我们首先定义了原始数据，并使用灰色模型进行预测。然后对原始数据进行微小扰动，并使用灰色模型进行预测。最后计算预测结果的差异，作为灵敏度指标。