GM(1,1)的python代码

GM(1,1)是一种灰色预测模型，用于预测时间序列数据。以下是GM(1,1)的Python代码示例：

import numpy as np

def GM11(x0):
    '''
    GM(1,1)灰色预测模型
    x0：原始数据序列，numpy数组
    return：预测结果，numpy数组
    '''
    
    n = x0.shape[0]
    x1 = np.cumsum(x0)   # 累加求和
    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)
    Yn = x0[1:].reshape((n-1,1))
    # 计算参数矩阵B和Yn
    [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Yn)
    # 计算预测值
    xn = (x0[0]-b/a)*np.exp(-a*np.arange(n)) - (x0[0]-b/a)*np.exp(-a*(np.arange(n)-1))
    return xn

注：此代码仅作参考。GM(1,1)的应用需要针对实际情况进行适当修改。

相关问题

GM（1,1）代码python

GM(1,1)模型，也称为 Grey 系数预测模型，是一种时间序列预测模型，它基于灰色系统理论构建，主要用于处理缺少历史数据或数据不完整的情况。在 Python 中，可以使用 `greypy` 库来进行 GM(1,1)模型的建模和预测。

首先，你需要安装 `greypy` 库，可以使用 pip 安装：

pip install greypy

然后你可以通过以下步骤创建并运行 GM(1,1)模型：

1. 导入所需库：

from grey import GPgrey
import pandas as pd

2. 准备数据（假设数据集是一个 DataFrame，其中包含 'time' 列和需要预测的目标列 'value'）：

data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为实际文件路径
X = data['time'].values.reshape(-1, 1)
Y = data['value'].values.reshape(-1, 1)

3. 创建并训练 GM(1,1)模型：

model = GPgrey()
model.fit(X, Y)

4. 进行预测：

forecast, _ = model.forecast(steps=未来的预测步数)

5. 查看预测结果：

print(forecast)

时间序列预测灰色模型GM(1,1)python代码

下面是一个简单的灰色模型GM(1,1)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 = np.vstack([-z1, np.ones_like(z1)]).T
    
    # 级比矩阵
    Yn = x0[1:].reshape((len(x0) - 1, 1))
    
    # 计算参数
    a, u = np.linalg.lstsq(b, Yn, rcond=None)[0]
    
    # 模型预测
    x_predict = (x0[0] - u / a) * np.exp(-a * np.arange(0, len(x0)))
    
    return x_predict

# 示例数据
x0 = np.array([10, 12, 16, 18, 20, 22])

# GM(1,1)模型预测
x_predict = gm11(x0)

# 打印预测结果
print("原始序列:", x0)
print("预测序列:", x_predict)

这段代码实现了GM(1,1)模型的灰色预测方法。输入数据`x0`为原始序列，输出结果`x_predict`为预测序列。在示例中，原始序列为`[10, 12, 16, 18, 20, 22]`，预测序列通过GM(1,1)模型计算得到。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行参数调整和模型评估来提高预测精度。