灰色模型GM(1,n)python
时间: 2023-08-24 18:04:34 浏览: 182
GM(1,n)模型是一种基于灰色关联理论的灰色预测模型,它可以对多个因素影响下的时间序列进行预测。在Python中,可以使用`pygrey`库来实现GM(1,n)灰色模型的预测。
下面是一个使用`pygrey`库实现GM(1,n)灰色模型预测的示例代码:
```python
from pygrey import GM
# 输入数据
data1 = [100, 150, 200, 250, 300]
data2 = [50, 100, 150, 200, 250]
data3 = [200, 250, 300, 350, 400]
# 建立GM(1,n)灰色模型
model = GM((data1, data2, data3))
# 预测未来值
data_predict = model.predict(1)
print("预测结果:", data_predict)
```
在这个例子中,我们输入了三个序列数据,然后通过`pygrey`库的`GM`类建立GM(1,n)灰色模型。接着,我们使用`predict`方法预测未来一个数据点。最后,我们输出预测结果。
需要注意的是,在实际使用中,我们需要根据具体问题来选择合适的灰色模型,以获得更好的预测效果。
相关问题
灰色预测模型 gm1n python
灰色预测模型GM(1, N)是一种常用的时间序列分析方法,用于预测未来的数据趋势。Python中可以使用`pygrey`库来实现GM(1, N)模型。
首先,你需要安装`pygrey`库。可以使用以下命令来安装:
```
pip install pygrey
```
安装完成后,你可以使用以下代码来实现GM(1, N)模型:
```python
import numpy as np
from pygrey import GM
# 构造原始序列数据
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 创建GM(1, N)模型对象
model = GM(data)
# 进行预测
prediction = model.predict(1) # 预测未来1个点
print(prediction)
```
上述代码中,我们首先构造了原始的序列数据`data`,然后创建了GM(1, N)模型对象`model`,最后使用`predict()`方法进行预测。该方法中的参数表示预测未来的点个数。
希望以上信息对你有帮助!如果有其他问题,请随时提问。
用python编写多变量灰色模型GM(1,N)
可以使用 pandas 和 numpy 库来实现多变量灰色模型GM(1,N)的编写。以下是一个简单的 Python 代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
def GM_1_N(data):
# 将数据转换为 DataFrame 格式
df = pd.DataFrame(data)
# 计算累加值
df_cumsum = df.cumsum()
# 计算数据矩阵 B 和数据向量 Y
B = pd.concat([df_cumsum.iloc[:, 1:], pd.DataFrame(np.ones((len(df), 1)))], axis=1).values
Y = df.iloc[:, 0].values.reshape(-1, 1)
# 计算参数 a 和 u
a = np.linalg.inv(B.T.dot(B)).dot(B.T).dot(Y)
u = a[-1]
# 计算预测值
y_pred = (Y[0] - u / a[:-1].sum()) * np.exp(-a[:-1].cumsum() * (1 - len(df))) + u / a[:-1].sum()
# 返回预测值
return y_pred
```
这个函数接受一个二维数组作为输入,其中每一列代表一个变量,每一行代表一个时间点。函数返回一个一维数组,代表预测值。