残差修正灰色预测模型python

根据提供的引用内容，介绍一下残差修正灰色预测模型的Python实现。

残差修正灰色预测模型是一种用于负荷预测的模型，它结合了滑动平均法和灰色预测模型，并通过对残差进行修正来提高预测精度。

以下是一个基于残差修正灰色预测模型的Python实现的例子：

import numpy as np

def sliding_average(data, window_size):
    """
    滑动平均法对原始数列进行改进
    """
    data = np.array(data)
    cumsum = np.cumsum(data)
    cumsum[window_size:] = cumsum[window_size:] - cumsum[:-window_size]
    return cumsum[window_size - 1:] / window_size

def gray_prediction(data, window_size):
    """
    残差修正灰色预测模型
    """
    data = np.array(data)
    data = sliding_average(data, window_size)
    x0 = data[0]
    x1 = np.cumsum(data)[0]
    z = (0.5 * (x0 + x1)).tolist()
    B = np.array([[-0.5 * (x0 + x1)] * len(data), np.ones(len(data))]).T
    Yn = data
    a, b = np.linalg.lstsq(B, Yn, rcond=None)[0]
    f = lambda k: (x0 - b / a) * np.exp(-a * (k - 1)) - (x0 - b / a) * np.exp(-a * k)
    predict = [f(i) + z[i] for i in range(len(data))]
    return predict

# 示例数据
data = [10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 32]

# 设置滑动窗口大小
window_size = 2

# 进行预测
prediction = gray_prediction(data, window_size)
print("预测结果：", prediction)

这个例子中，我们首先使用滑动平均法对原始数列进行改进，然后根据改进后的数列构建残差修正灰色预测模型。最后，我们使用模型进行预测，并输出预测结果。