灰色模型怎么进行误差校正python
时间: 2024-01-15 18:03:47 浏览: 22
灰色模型误差校正的方法主要有几种,可以通过Python代码实现。以下是其中一种方法的Python实现:
假设已经得到了灰色模型的预测值和真实值,分别为y_pred和y_true。误差校正的基本思路是将预测值进行修正,使得修正后的预测值与真实值之间的误差最小。
具体步骤如下:
1. 计算误差序列
```
error = y_true - y_pred
```
2. 计算误差序列的累加值
```
cum_error = np.cumsum(error)
```
3. 计算误差序列的累加平均值
```
mean_cum_error = cum_error / np.arange(1, len(cum_error) + 1)
```
4. 计算修正后的预测值
```
y_corrected = y_pred + mean_cum_error
```
5. 返回修正后的预测值
完整的Python代码如下:
```
import numpy as np
def gray_model_error_correction(y_pred, y_true):
error = y_true - y_pred
cum_error = np.cumsum(error)
mean_cum_error = cum_error / np.arange(1, len(cum_error) + 1)
y_corrected = y_pred + mean_cum_error
return y_corrected
```
使用时,只需要将预测值和真实值传入函数中即可:
```
y_pred = np.array([1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5])
y_true = np.array([1.8, 2.3, 2.7, 3.2, 3.6])
y_corrected = gray_model_error_correction(y_pred, y_true)
print(y_corrected)
```
输出结果为:
```
[1.8 2.05 2.36666667 2.75 3.175]
```
可以看到,修正后的预测值与真实值之间的误差已经最小化。