python GM(1,1) 模型

GM(1,1)模型是一种基于灰色系统理论的预测模型，是一种针对少样本、无规律、不确定的系统的预测方法。GM(1,1)模型的基本思想是将数据序列分解为灰色信号和白色噪声，然后通过灰色预测模型对灰色信号进行预测。该模型的主要步骤如下：

1. 累加生成序列：对原始数据进行一次累加，得到新的数据序列。

2. 灰度化：将累加后的序列转化为灰色序列，即将其转化为一个一阶微分方程的形式。

3. 确定发展系数和灰色作用量：通过最小二乘法确定发展系数和灰色作用量。

4. 求解微分方程：求解一阶微分方程，得到预测值。

5. 还原：将灰色预测值还原为原始数据。

GM(1,1)模型是一种简单、快速、易于实现的预测模型，适用于少样本、无规律、不确定的系统。但是，该模型的精度受到数据质量的影响较大，需要对数据进行充分的检验和分析。