灰色模型预测python

灰色模型是一种基于数学模型的预测方法，它可以用来预测时间序列数据。在Python中，可以使用GM(1,1)模型来实现灰色模型预测。

下面是一个使用Python实现GM(1,1)灰色模型预测的示例代码：

import numpy as np

# 输入数据
data = np.array([338, 339, 340, 341, 342, 343, 344, 345, 346, 347, 348, 349])

# 累加生成序列
data_cumsum = np.cumsum(data)
print("累加序列：", data_cumsum)

# 紧邻均值生成序列
data_mean = np.zeros(len(data))
for i in range(len(data)):
    if i == 0:
        data_mean[i] = data[i]
    else:
        data_mean[i] = (data[i] + data[i-1]) / 2
print("紧邻均值序列：", data_mean)

# 建立灰色模型
x0 = data_cumsum[:-1]
x1 = -data_mean[1:].reshape((-1, 1))
B = np.hstack((x1, np.ones_like(x1)))
Yn = data[1:].reshape((-1, 1))
a, b = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Yn)
print("预测参数：", a, b)

# 预测未来值
data_predict = np.zeros(len(data)+1)
data_predict[0] = data[0]
for i in range(1, len(data_predict)):
    data_predict[i] = (data[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*(i-1))
print("预测结果：", data_predict)

在这个例子中，我们输入了12个数据点，然后通过累加生成序列和紧邻均值生成序列来建立灰色模型。接着，我们用GM(1,1)模型拟合数据，并预测未来一个数据点。最后，我们输出预测结果。