python实现多变量灰色预测

多变量灰色预测可以通过使用GM(1, n)模型来实现，其中n表示变量的数量。在Python中，可以使用pandas和numpy库来进行数据处理和计算。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 构建灰色预测模型
def GM_1_1(x0):
    x1 = np.cumsum(x0)
    z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0
    z1 = z1.reshape((len(z1), 1))
    B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1)
    Y = x0[1:].reshape((len(x0) - 1, 1))
    [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y)
    result = (x0[0] - b / a) * np.exp(-a * np.arange(len(x0)))
    return result

# 对每个变量进行预测
for col in data.columns:
    x0 = data[col].values
    result = GM_1_1(x0)
    print(col, result[-1])

其中，data.csv是包含多个变量的数据文件，每一列代表一个变量。运行以上代码后，可以得到每个变量的预测结果。