python的灰色序列预测模型代码
时间: 2023-11-12 11:07:10 浏览: 39
下面是一个简单的Python代码,用于实现灰色预测模型(GM):
```python
import numpy as np
def GM11(x0):
# 累加生成序列
x1 = np.cumsum(x0)
# 紧邻均值生成序列
z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0
# 灰度作差紧邻均值生成序列
B = np.array([[-z1[i], 1.0] for i in range(len(z1))])
Yn = x0[1:].reshape((len(x0) - 1, 1))
# 计算参数
[[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Yn)
# 预测序列
result = np.zeros(len(x0))
result[0] = x0[0]
for i in range(1, len(x0)):
result[i] = (x0[0] - b/a) * np.exp(-a * (i)) + b/a
# 模型精度
delta = np.abs(x0 - result) / x0
C = delta.std()
return result, C
```
该代码中使用的GM11模型是一种基于灰度理论的预测模型,适用于一些非线性、小样本、不确定、非平稳的时间序列数据。在上述代码中,我们使用原始序列累加、紧邻均值生成序列、灰度作差紧邻均值生成序列等方法,来计算出GM11模型的参数$a$和$b$,进而预测出时间序列的未来值。