灰色预测模型python实战代码

灰色预测模型是一种常用的时间序列预测方法，它可以用来预测未来的趋势。下面是一个灰色预测模型的Python实战代码示例：

import numpy as np

def gm11(x0):
    """
    灰色预测模型GM(1,1)
    
    Parameters:
        - x0: 输入序列，numpy数组形式
        
    Returns:
        - predict: 预测序列，numpy数组形式
    """
    n = len(x0)
    x1 = np.cumsum(x0)  # 累加生成新序列
    z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0  # 级比生成新序列
    B = np.append(-z1.reshape((n-1, 1)), np.ones((n-1, 1)), axis=1)
    Yn = x0[1:].reshape((n-1, 1))
    [[a], [b]] = np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), np.dot(B.T, Yn))  # 计算参数
    predict = (x0[0] - b/a) * np.exp(-a * np.arange(0, n)) - (x0[0] - b/a) * np.exp(-a * (np.arange(0, n) - 1))
    predict = predict.astype(int)  # 取整
    return predict

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

# 预测
predict = gm11(x0)
print(predict)

以上代码实现了灰色预测模型GM(1,1)，输入序列为x0，输出预测序列为predict。你可以根据自己的数据进行相应的调整和使用。