灰色预测python算法

灰色预测是一种数据分析和预测的方法，用于处理具有不完整信息和不确定性的系统。在Python中，可以使用一些库来实现灰色预测算法，例如`numpy`和`pandas`。

下面是一个基本的灰色预测Python算法的示例：

import numpy as np

def grey_model(x, n):
    x1 = np.cumsum(x)  # 一次累加
    z1 = (x1[:n-1] + x1[1:])/2.0  # 紧邻均值
    z1 = z1.reshape((len(z1), 1))
    B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1)
    Yn = x[n:].reshape((len(x)-n, 1))
    [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Yn)  # 计算参数
    predict = (x[0]-b/a)*np.exp(-a*np.arange(1, n+1)) - (x[0]-b/a)*np.exp(-a*np.arange(0, n))  # 预测
    return predict

# 示例数据
x = np.array([118, 131, 144, 157, 169, 181, 194, 206, 218, 230])

# 预测未来两个时间点的值
n = 2
predict = grey_model(x, n)
print(predict)

这个示例实现了灰色预测模型，通过输入历史数据 `x`，可以预测未来 `n` 个时间点的值。