灰色预测模型python代码

以下是一个简单的灰色预测模型的Python代码示例：

import numpy as np

def grey_prediction(data):
    n = len(data)
    x0 = data[0]
    data_cum = np.cumsum(data)

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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。

灰色预测模型python实战代码

灰色预测模型是一种常用的时间序列预测方法，它可以用来预测未来的趋势。下面是一个灰色预测模型的Python实战代码示例：

import numpy as np

def gm11(x0):
    """
    灰色预测模型GM(1,1)
    
    Parameters:
        - x0: 输入序列，numpy数组形式
        
    Returns:
        - predict: 预测序列，numpy数组形式
    """
    n = len(x0)
    x1 = np.cumsum(x0)  # 累加生成新序列
    z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0  # 级比生成新序列
    B = np.append(-z1.reshape((n-1, 1)), np.ones((n-1, 1)), axis=1)
    Yn = x0[1:].reshape((n-1, 1))
    [[a], [b]] = np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), np.dot(B.T, Yn))  # 计算参数
    predict = (x0[0] - b/a) * np.exp(-a * np.arange(0, n)) - (x0[0] - b/a) * np.exp(-a * (np.arange(0, n) - 1))
    predict = predict.astype(int)  # 取整
    return predict

# 示例数据
x0 = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# 预测
predict = gm11(x0)
print(predict)

以上代码实现了灰色预测模型GM(1,1)，输入序列为x0，输出预测序列为predict。你可以根据自己的数据进行相应的调整和使用。