灰色预测分析python代码

灰色预测是一种常用的时间序列预测方法，可以通过已知的历史数据来预测未来的趋势。下面是一个简单的灰色预测分析的Python代码示例：

import numpy as np

def GM11(x0):
    '''
    灰色预测模型
    输入参数：
        - x0: 历史数据序列，类型为一维numpy数组
    返回结果：
        - predict: 预测结果，类型为一维numpy数组
    '''
    n = len(x0)
    x1 = np.cumsum(x0)
    z1 = (x1[:n - 1] + x1[1:]) / 2.0
    
    B = np.vstack([-z1, np.ones(n - 1)]).T
    Y = x0[1:].reshape((n - 1, 1))
    [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y)  # 求解参数
    predict = (x0[0] - b / a) * np.exp(-a * np.arange(n))
    
    return predict

# 示例数据
x0 = np.array([10.2, 12.3, 11.1, 14.5, 16.7, 18.6, 17.2])

# 灰色预测
predict = GM11(x0)

# 打印预测结果
print(predict)

以上代码实现了灰色预测模型（GM(1,1)模型），输入为历史数据序列x0，输出为预测结果predict。在代码中，首先对输入数据进行一次累加，然后计算累加数据的均值作为辅助数据z1。接着构建参数矩阵B和输出矩阵Y，并利用最小二乘法求解出模型参数a和b。最后，根据模型公式，利用求得的参数对未来数据进行预测。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要对参数估计进行优化，并考虑模型的准确性和稳定性等因素。