python灰色预测模型代码

以下是一个实现灰色预测模型的Python代码示例：

import numpy as np

def gray_prediction(data, num=5):
    n = len(data)
    accumulation = np.cumsum(data)
    mean_acc = (accumulation[:-1 + accumulation - b / a) * np.exp(-a * np.arange(1, n + num))
    predictions = np.zeros(num)
    predictions = data = predict_accumulation[i - predict_accumulation[i - 1]
    return predictions

data = [34, 33, 31, 36, 37, 31]
predictions = gray_prediction(data, num=5)
print("预测值：", predictions)

这段代码实现了一个灰色预测模型，它根据给定的数据进行预测，并输出未来指定数量的预测值。在代码中，我们首先计算了数据的累加值，并计算紧邻均值。然后，利用最小二乘法求解GM(1,1)模型的参数a和b。接下来，利用模型进行预测，最后输出预测值。在这个例子中，我们使用了一个简单的数据集[34, 33, 31, 36, 37, 31]进行预测，并预测了未来5个值。

相关问题

灰色预测模型代码python

灰色预测模型是一种用于预测含有不确定因素的系统的方法。在Python中，可以使用`pygrey`库来实现灰色预测模型。

首先，你需要安装`pygrey`库。可以使用以下命令来安装：

pip install pygrey

接下来，你可以使用以下代码示例来实现灰色预测模型：

import numpy as np
from pygrey import GM

# 定义原始数据
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建GM(1,1)模型对象
model = GM(data)

# 拟合模型
model.fit()

# 进行预测
prediction = model.predict(steps=3)

# 打印预测结果
print("预测结果：", prediction)

上述代码中，我们首先导入了`numpy`库和`pygrey`库。然后，我们定义了原始数据`data`，这里使用了一个简单的示例数据。接下来，我们创建了一个GM(1,1)模型对象，并使用`fit()`方法拟合模型。最后，我们使用`predict()`方法进行预测，并打印预测结果。

需要注意的是，上述代码中的`data`必须是一个一维的numpy数组。

灰色预测模型Python代码

灰色预测模型是一种常用的时间序列预测方法，它可以用于预测未来的趋势和规律。下面是一个简单的灰色预测模型的Python代码示例：

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
    
    # 紧邻均值矩阵B和数据矩阵X
    B = np.vstack([-z1, np.ones_like(z1)]).T
    X = x0[1:].reshape((len(x0)-1, 1))
    
    # 矩阵运算，计算参数a和b
    [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), X)
    
    # 模型
    f = lambda k: (x0[0]-b/a) * np.exp(-a*(k-1)) - (x0[0]-b/a) * np.exp(-a*(k-2))
    
    # 预测结果
    predict = np.array([f(i) for i in range(1, len(x0)+1)])
    
    return predict

# 示例数据
x0 = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# 调用灰色预测模型
predict = GM11(x0)

print("原始数据：", x0)
print("预测结果：", predict)

这段代码实现了灰色预测模型的基本逻辑，通过输入一个时间序列数据x0，可以得到对应的预测结果predict。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和模型优化。