灰色预测python代码

灰色预测是一种基于灰色系统理论的预测方法，可以用来预测非线性、不确定的数据趋势。下面是灰色预测的Python代码示例：

import numpy as np

# 灰色预测模型
def gm_model(x0):
    x1 = np.cumsum(x0)  # 累加生成序列
    n = len(x1)
    z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0  # 紧邻均值
    z1 = z1.reshape((n-1, 1))
    B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1)
    Y = x0[1:].reshape((n-1, 1))
    u = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y)  # 计算参数
    xx0 = np.zeros_like(x0)
    xx0[0] = x0[0]
    for i in range(1, n):
        xx0[i] = (x0[0] - u[0] / u[1]) * np.exp(-u[1] * (i)) + u[0] / u[1]  # 模型预测
    return xx0

# 测试数据
x0 = np.array([13.2, 14.8, 15.6, 17.2, 19.5, 22.4, 25.2, 27.8, 30.6, 34.2])

# 灰色预测结果
xx0 = gm_model(x0)
print(xx0)

代码中，gm_model函数是灰色预测模型的实现，输入参数x0是待预测序列，输出结果xx0是预测序列。在函数内部，首先对输入序列进行累加处理，然后根据紧邻均值法计算紧邻均值z1和参数矩阵B、Y，最后使用最小二乘法计算参数u，并使用灰色预测模型进行预测。最后，我们使用测试数据进行灰色预测，并输出预测结果。