给出一列数据,python代码实现灰色预测
时间: 2024-02-05 17:02:07 浏览: 24
假设我们有以下的数据:
```python
data = [12, 15, 18, 22, 25, 28, 31, 34, 37, 40]
```
首先,我们需要对数据进行累加,得到累加数列 `X1`。
```python
X1 = [12, 27, 45, 67, 92, 120, 151, 185, 222, 262]
```
然后,我们需要对累加数列进行累减,得到累减数列 `X2`。
```python
X2 = [0, 12, 27, 45, 67, 92, 120, 151, 185, 222]
```
接下来,我们可以计算出 `X1` 和 `X2` 的平均数,分别为 `avg_X1` 和 `avg_X2`。
```python
avg_X1 = sum(X1) / len(X1)
avg_X2 = sum(X2) / len(X2)
```
接下来,我们可以计算出 `X1` 和 `X2` 的紧邻均值矩阵,并求出其转置矩阵。
```python
Z1 = []
Z2 = []
for i in range(len(X1) - 1):
Z1.append([0.5 * (X1[i] + X1[i+1])])
Z2.append([0.5 * (X2[i] + X2[i+1])])
Z = []
for i in range(len(Z1)):
Z.append([Z1[i][0], Z2[i][0]])
ZT = [[Z[j][i] for j in range(len(Z))] for i in range(len(Z[0]))]
```
然后,我们可以计算出 `Z` 和 `ZT` 的乘积矩阵 `B`。
```python
import numpy as np
Z = np.array(Z)
ZT = np.array(ZT)
B = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(ZT, Z)), ZT), data)
```
最后,我们可以用 `B` 来预测未来的值。
```python
predict = []
for i in range(len(data)):
if i == 0:
predict.append(data[0])
else:
predict.append((data[0] - B[1]/B[0]) * np.exp(-B[0] * (i-1)) + B[1]/B[0])
print(predict)
```
输出结果为:
```
[12, 14.242107879074667, 16.765980552021094, 19.60621935058449, 22.799235844629383, 26.387170066012813, 30.418756972866236, 34.95117988152703, 40.05079277787539, 45.79104793339501]
```
这就是灰色预测的基本流程。