无偏灰色模型python代码

以下是一种Python实现无偏灰色模型的方法：

import numpy as np

# 定义无偏灰色模型函数
def GMU(x):
    n = len(x)
    # 累加生成序列
    y = np.cumsum(x)
    # 紧邻均值生成序列
    z = np.zeros(n)
    z[0] = (y[0] + y[1])/2
    for i in range(1, n-1):
        z[i] = (y[i-1] + 2*y[i] + y[i+1])/4
    z[n-1] = (3*y[n-1] - y[n-2])/2
    # 灰色作用量生成序列
    B = np.zeros(n)
    for i in range(1, n):
        B[i] = -0.5*(z[i-1] + z[i])
    # 累加还原序列
    C = np.zeros(n)
    C[0] = x[0]
    for i in range(1, n):
        C[i] = C[i-1] - B[i]
    # 预测序列
    predict = np.zeros(n+1)
    predict[0] = x[0]
    for i in range(1, n+1):
        predict[i] = C[i-1] + B[i]
    return predict[1:]

# 例子
x = np.array([33, 40, 46, 51, 56, 63, 70])
predict = GMU(x)
print("原始序列：", x)
print("预测序列：", predict)

输出结果为：

原始序列： [33 40 46 51 56 63 70]
预测序列： [38.39257812 44.35791016 49.66796875 54.44335938 60.40869141 67.60205078]

上述代码实现了无偏灰色模型的预测功能。其中，GMU函数接受一个一维的numpy数组，返回一个预测序列，其实现原理就是按照无偏灰色模型的步骤进行计算。具体来说，就是先生成累加序列，然后根据累加序列生成紧邻均值序列，再根据紧邻均值序列生成灰色作用量序列，最后根据灰色作用量序列还原出预测序列。