python使用灰色预测模型

灰色预测模型是一种用于进行时间序列数据预测的方法。在Python中，可以使用graypy库来实现灰色预测模型。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from graypy import GrayModel

# 读取Excel文件
excel_file = 'data.xlsx'
df = pd.read_excel(excel_file)

# 将数据转换为列表形式
data = df['data'].tolist()

# 创建灰色模型对象
model = GrayModel(data)

# 进行灰色预测
predict_data = model.predict(num=5)

# 输出预测结果
print(predict_data)

然而，根据引用的描述，graypy库可能已经进行了调整并升级，因此引用中提供了一种不使用第三方库的灰色预测代码。你可以根据灰色预测的原理和公式，自行编写代码来实现灰色预测。以下是一个示例代码：

import numpy as np

def gray_prediction(data, num=5):
    n = len(data)
    
    # 累加生成序列
    accumulation = np.cumsum(data)
    
    # 累加生成序列的一次紧邻均值
    mean_acc = (accumulation[:-1] + accumulation[1:]) / 2.0
    
    # 创建X矩阵和Y向量
    X = np.column_stack((-mean_acc, np.ones(n - 1)))
    Y = data[1:]
    
    # 求解GM(1,1)模型参数a和b
    a, b = np.linalg.lstsq(X, Y, rcond=None)[0]
    
    # 使用模型进行预测
    predict_accumulation = (data[0] - b / a) * np.exp(-a * np.arange(1, n + num))
    
    # 累加还原得到原始数据的预测值
    predictions = np.zeros(num)
    predictions[0] = data[0]
    for i in range(1, num):
        predictions[i] = predict_accumulation[i] - predict_accumulation[i - 1]
    
    return predictions

# 随便举例子，用于演示灰色预测
data = [34, 33, 31, 36, 37, 31]

# 进行预测，预测未来5个值
predictions = gray_prediction(data, num=5)
print("预测值：", predictions)

请注意，你需要根据自己的需求将数据和预测的数量进行调整。