GM+BP预测模型代码
时间: 2024-10-16 09:17:18 浏览: 47
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GM+BP(Grey Model Plus Back Propagation)是一种结合了灰色系统理论(GM)和人工神经网络(ANN)的预测模型,主要用于时间序列数据的预测。以下是使用Python的sklearn库以及自定义灰色模型模块的一个简单代码示例:
首先,假设你有一个包含历史数据的时间序列`df_data`,并且已经分成了`X`(输入,通常是过去几期的数据)和`y`(输出,即下一期的数据):
```python
from greykale.models import GreyModel
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import pandas as pd
# 创建灰色模型(GM部分)
gm_model = GreyModel(kind='GM', data=df_data['past_data']) # 'past_data' 是你的历史数据列名
gm_fit_result = gm_model.fit()
# 转换为适合神经网络的格式
X_gm = gm_fit_result.forecast(steps=len(df_data)) # forecast方法生成预测值
X_gm = X_gm.to_numpy().reshape(-1, 1) # 将灰色模型的预测结果转换为二维数组
# 创建BP神经网络模型(BP部分)
nn_model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(5,)) # 你可以根据需要调整隐藏层大小
nn_model.fit(X_gm, df_data['future_data']) # 'future_data' 是你的未来数据列名
# 对新的数据进行预测
new_data = ... # 新的历史数据
prediction = nn_model.predict(gm_model.forecast(steps=1, input=new_data)) # 预测下一期值
```
请注意,这个例子假设你已经有了一个自定义的灰色模型模块(如`greykale.models.GreyModel`),如果实际环境中不存在,你可能需要使用其他第三方库或自己编写灰色模型相关的计算。
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