使用python构建灰色预测模型的代码

下面是使用Python构建灰色预测模型的示例代码：

import numpy as np

# 灰色预测模型
class GM():
    def __init__(self):
        self.a = 0.5  # 灰色关联系数

    # 累加生成序列
    def cumulate(self, s):
        return np.cumsum(s)

    # 紧邻均值生成序列
    def mean(self, s):
        return (s[:-1] + s[1:]) / 2

    # 灰色预测模型主函数
    def predict(self, s):
        n = len(s)
        cum_s = self.cumulate(s)
        mean_s = self.mean(s)
        B = np.column_stack((-0.5 * (cum_s[1:] + cum_s[:-1]), np.ones(n - 1)))
        Y = s[1:]
        a, b = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y)
        self.a = a
        self.b = b
        return (s[0] - b / a) * np.exp(-a * np.arange(n))

    # 预测未来k个值
    def forecast(self, s, k):
        last = s[-1]
        res = [last]
        for i in range(k - 1):
            cur = self.a * last + self.b
            res.append(cur)
            last = cur
        return res

# 示例
s = np.array([13,15,16,18,19,20,21,22,23,25,27,29])
model = GM()
predict_res = model.predict(s)
forecast_res = model.forecast(s, 5)
print(predict_res)
print(forecast_res)

这个灰色预测模型的实现使用了累加生成序列、紧邻均值生成序列和灰色预测模型主函数三个方法，其中，灰色关联系数a是模型的一个参数，可以通过主函数计算得到。predict方法用于预测已有数据的趋势，而forecast方法则用于预测未来的趋势。