灰色预测模型并可视化python代码
时间: 2023-09-06 10:01:35 浏览: 54
灰色预测模型是一种基于数学模型的预测方法,用于预测具有一定趋势性但数据量较少的时间序列。下面是一个简单的Python代码示例,用于实现灰色预测模型并可视化结果。
首先,我们需要导入所需的库:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
接下来,定义一个函数来执行灰色预测模型的计算:
```
def grey_predict(data, n):
# 累加生成累加数据
accumulative_data = np.cumsum(data)
# 计算生成累加生成数
accumulative_generation = np.cumsum(data[:-1])
# 生成数据矩阵
B = np.zeros((n-1, 2))
for i in range(n-1):
B[i, 0] = -0.5 * (accumulative_generation[i] + accumulative_generation[i+1])
B[i, 1] = 1
# 计算参数
Y = accumulative_data[1:]
m = np.linalg.inv(B.T.dot(B)).dot(B.T).dot(Y)
# 预测
predict = np.zeros(len(data))
for i in range(len(data)):
if i == 0:
predict[i] = data[0]
else:
predict[i] = (data[0] - m[0] / m[1]) * np.exp(-m[1] * (i-1)) + m[0] / m[1]
return predict
```
接下来,我们生成一些示例数据,并对其进行灰色预测:
```
# 生成示例数据
data = np.array([22, 24, 25, 28, 29, 33, 35, 39, 40, 42])
# 灰色预测
n = len(data)
predict = grey_predict(data, n)
```
最后,我们使用Matplotlib库来可视化原始数据和预测结果:
```
# 可视化结果
plt.plot(range(n), data, 'bo-', label='原始数据')
plt.plot(range(n), predict, 'ro-', label='预测结果')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数值')
plt.title('灰色预测模型')
plt.legend()
plt.show()
```
这样,我们就完成了灰色预测模型的实现和结果可视化。希望对你有帮助!