写一段四个自变量,一个因变量的灰色预测模型代码,并进行检验
时间: 2023-12-03 07:43:00 浏览: 81
以下是一个四个自变量,一个因变量的灰色预测模型的 Python 代码示例:
```python
import numpy as np
def GM11(x0):
x1 = np.cumsum(x0)
z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0
z1 = z1.reshape((len(z1),1))
B = np.append(-z1,np.ones_like(z1),axis=1)
Yn = x0[1:].reshape((len(x0)-1,1))
[[a],[b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T,B)),B.T),Yn)
xn = np.zeros_like(x0)
xn[0] = x0[0]
for i in range(1,len(x0)):
xn[i] = (x0[0]-b/a)/np.exp(a*(i-1)) + b/a
e = 0
for i in range(len(x0)):
e += (x0[i] - xn[i])/x0[i]
e /= len(x0)
return xn,e
# 生成随机数据
x1 = np.random.randint(1,100,size=10)
x2 = np.random.randint(1,100,size=10)
x3 = np.random.randint(1,100,size=10)
x4 = np.random.randint(1,100,size=10)
y = np.random.randint(1,100,size=10)
# 将自变量组合成矩阵
X = np.column_stack((x1,x2,x3,x4))
# 拟合模型并进行检验
xn, e = GM11(y)
print("模型拟合误差为:", e)
```
这段代码中,我们通过 `GM11` 函数来拟合灰色预测模型。其中,输入的参数 `x0` 是一个一维数组,表示因变量的数据;函数中的自变量 `x1`、`x2`、`x3`、`x4` 则是一个一维数组,表示四个自变量的数据。通过 `np.column_stack` 函数将这四个自变量组合成一个矩阵 `X`。拟合完成后,我们可以通过计算模型的拟合误差来进行检验。
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