python写一段灰色预测代码
时间: 2023-07-28 07:11:14 浏览: 139
灰色预测模型Python代码
当然可以!以下是一个简单的 Python 代码示例,用于进行灰色预测:
```python
import numpy as np
def gray_prediction(data):
n = len(data)
# 累加生成序列
accumulation = np.cumsum(data)
# 计算紧邻均值生成序列
mean_sequence = (accumulation[:-1] + accumulation[1:]) / 2
# 构造矩阵 B 和向量 Y
B = np.vstack((-mean_sequence, np.ones_like(mean_sequence))).T
Y = data[1:]
# 使用最小二乘法求解参数
params = np.linalg.lstsq(B, Y, rcond=None)[0]
# 预测模型
predict_sequence = np.zeros_like(data, dtype=float)
predict_sequence[0] = data[0]
for i in range(1, n):
predict_sequence[i] = (data[0] - params[1] / params[0]) * np.exp(-params[0] * (i-1)) + params[1] / params[0]
# 输出预测结果
print("原始数据:", data)
print("预测数据:", predict_sequence)
# 示例数据
data = np.array([10, 12, 14, 16, 18, 20])
gray_prediction(data)
```
这段代码实现了一个简单的灰色预测模型。首先,它对原始数据进行累加和计算,并生成紧邻均值生成序列。然后,利用最小二乘法求解参数,并使用预测模型进行预测。最后,输出原始数据和预测数据。在示例中,原始数据为 `[10, 12, 14, 16, 18, 20]`,预测结果会打印在控制台上。
请注意,这只是一个简单的示例灰色预测模型,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和改进。
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