写灰色预测的python代码

灰色预测是一种处理时间序列数据中信息不完全或部分缺失情况的预测方法。在Python中，我们可以使用灰色系统理论库（如`pygraybox`）来进行灰色预测。以下是一个简单的灰色预测（GM（1，1）模型）的示例代码：

from pygraybox import GreyModel

# 假设我们有一个时间序列数据，数据可能不完整
data = [10, 15, 18, 22, 25, 28, np.nan, 32]  # 使用numpy的nan表示缺失值

# 创建GM(1,1)模型
gm = GreyModel('gms', method='GM1')

# 初始化模型
gm.init_model(data)

# 进行灰色预测，这里用的是前推法（forecasting）
forecast, residual = gm.forecast(steps=2)  # 预测未来两步的数据

# 打印预测结果
print("预测值：", forecast)

请注意，实际使用时，你需要根据你的数据进行适当的数据预处理，例如处理缺失值，以及选择合适的灰色预测方法（如GM（1,1）、GM（m,1）等）。此外，灰色预测可能需要对模型参数进行调整以获得更好的预测效果。