已知时间以及AQI，用GM(1.1)-S预测空气质量季节性python代码

GM(1,1)-S是一种常用的时间序列分析方法，用于预测季节性数据。下面是使用Python实现GM(1,1)-S模型进行空气质量季节性预测的代码：

import numpy as np
import pandas as pd

def GM11_S(AQI, predict_num):
    """
    AQI: 空气质量指数序列
    predict_num: 预测个数
    return: 预测结果
    """
    n = len(AQI)
    # 累加生成序列
    cum_AQI = np.cumsum(AQI)
    # 计算均值生成矩阵B和常数向量Yn
    B = np.zeros((n-1, 2))
    Yn = np.zeros((n-1, 1))
    for i in range(n-1):
        B[i][0] = -0.5 * (cum_AQI[i] + cum_AQI[i+1])
        B[i][1] = 1
        Yn[i][0] = AQI[i+1]
    # 计算参数a和b
    B_ = np.linalg.inv(B.T.dot(B)).dot(B.T)
    params = B_.dot(Yn)
    a = params[0][0]
    b = params[1][0]
    # 生成预测序列
    predict_AQI = np.zeros((predict_num,))
    for i in range(predict_num):
        predict_AQI[i] = (AQI[0] - b/a) * np.exp(-a*i) + b/a
    return predict_AQI

# 示例
AQI = [132, 145, 150, 155, 160, 165, 160, 155, 145, 140, 130, 125]
predict_num = 4
predict_AQI = GM11_S(AQI, predict_num)
print("预测结果:", predict_AQI)

注意：该代码中的AQI序列应该是已知时间段内的实际值，而不是单一时间点的值。如果只有单一时间点的值，需要根据历史数据拟合出该指数的季节性规律，再使用预测模型进行预测。