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。

相关问题

灰色预测python代码

灰色预测是一种基于灰色系统理论的预测方法，可以用来预测非线性、不确定的数据趋势。下面是灰色预测的Python代码示例：

import numpy as np

# 灰色预测模型
def gm_model(x0):
    x1 = np.cumsum(x0)  # 累加生成序列
    n = len(x1)
    z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0  # 紧邻均值
    z1 = z1.reshape((n-1, 1))
    B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1)
    Y = x0[1:].reshape((n-1, 1))
    u = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y)  # 计算参数
    xx0 = np.zeros_like(x0)
    xx0[0] = x0[0]
    for i in range(1, n):
        xx0[i] = (x0[0] - u[0] / u[1]) * np.exp(-u[1] * (i)) + u[0] / u[1]  # 模型预测
    return xx0

# 测试数据
x0 = np.array([13.2, 14.8, 15.6, 17.2, 19.5, 22.4, 25.2, 27.8, 30.6, 34.2])

# 灰色预测结果
xx0 = gm_model(x0)
print(xx0)

代码中，gm_model函数是灰色预测模型的实现，输入参数x0是待预测序列，输出结果xx0是预测序列。在函数内部，首先对输入序列进行累加处理，然后根据紧邻均值法计算紧邻均值z1和参数矩阵B、Y，最后使用最小二乘法计算参数u，并使用灰色预测模型进行预测。最后，我们使用测试数据进行灰色预测，并输出预测结果。

灰色预测模型 python代码

灰色预测模型是一种常用于时间序列预测的方法，它基于灰色系统理论，通过对数据序列的分析和建模来预测未来的趋势。下面是一个简单的灰色预测模型的Python代码示例：

import numpy as np

def GM11(x0):
    '''
    灰色预测模型GM(1,1)
    
    参数:
    x0: 输入的一维数据序列
    
    返回值:
    x1: 预测结果
    '''
    n = len(x0)
    x1 = np.zeros(n)
    x1[0] = x0[0]
    for i in range(1, n):
        x1[i] = (x0[0] - (x0[1:n].cumsum() + x0[:n-1].cumsum()) / 2)[i-1]
    
    return x1

# 示例用法
x0 = np.array([10, 20, 30, 40, 50])  # 输入序列
x1 = GM11(x0)  # 预测序列

print(x1)

以上是一个简单的灰色预测模型GM(1,1)的Python代码示例，其中输入的数据序列为一维数组`x0`，输出为预测的一维数组`x1`。在示例中，我们假设输入序列为`[10, 20, 30, 40, 50]`，然后通过`GM11`函数进行预测，并将结果打印输出。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和模型优化。