帮我写一个灰色预测的代码
时间: 2023-06-26 17:08:59 浏览: 39
好的,以下是一个简单的灰色预测模型的 Python 代码:
```python
import numpy as np
def grey_model(x, n):
'''
灰色预测模型
:param x: 待预测的序列
:param n: 往后预测的步数
:return: 返回预测值序列
'''
x1 = x.cumsum() # 一次累加
z1 = (x1[: -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)
Y = x[1:].reshape((len(x) - 1, 1))
[[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) # 计算参数
result = [(x[0] - b / a) * np.exp(-a * i) + b / a for i in range(len(x) + n)] # 预测序列
return result
# 例子
x = np.array([20, 30, 40, 50, 60, 70])
n = 3 # 往后预测3个数
preds = grey_model(x, n)
print(preds[-n:]) # 输出预测的未来3个数
```
以上代码中的 `grey_model` 函数实现了灰色预测模型。给定一个待预测的序列 `x` 和往后预测的步数 `n`,该函数返回一个包含预测值的序列。在例子中,我给出了一个简单的例子,预测序列 x = [20, 30, 40, 50, 60, 70] 往后 3 个数的预测结果。