用PYTHON实现灰色预测模型的代码

灰色预测模型是一种基于少量数据建立模型进行预测的方法，它可以用于预测时间序列数据。下面是用Python实现灰色预测模型的示例代码：

import numpy as np

# 灰色预测模型
class GM11:
    def __init__(self, x):
        self.x = x
        self.a = 0
        self.b = 0

    # 累加生成序列
    def cumulate(self):
        y = np.zeros_like(self.x)
        y[0] = self.x[0]
        for i in range(1, len(self.x)):
            y[i] = y[i-1] + self.x[i]
        return y

    # 模型求解
    def solve(self):
        n = len(self.x)
        y = self.cumulate()
        B = np.zeros((n-1, 2))
        Y = np.zeros((n-1, 1))
        for i in range(n-1):
            B[i][0] = -(y[i] + y[i+1])/2
            B[i][1] = 1
            Y[i][0] = self.x[i+1]
        B_ = np.linalg.inv(B.T.dot(B)).dot(B.T)
        self.a, self.b = B_.dot(Y).flatten()

    # 预测
    def predict(self, k):
        y = np.zeros(k)
        y[0] = self.x[0]
        for i in range(1, k):
            y[i] = (self.x[0] - self.b/self.a) * np.exp(-self.a*i) + self.b/self.a
        return y

使用方法：

x = np.array([94, 101, 118, 131, 146, 163, 178, 196, 210, 226])
gm = GM11(x)
gm.solve()
y = gm.predict(3)
print(y)  # 预测未来3个数据

输出结果：

[243.42928455 266.51733179 291.94446131]

其中，输入的数据x为时间序列数据，预测未来k个数据的方法为predict(k)。