# Python评价灰色预测结果实现方法
## 一、流程概述
为了实现对Python评价灰色预测结果的操作，我们可以按照以下步骤进行：
```mermaid
erDiagram
确定数据集 --> 数据预处理
数据预处理 --> 灰色系统建模
灰色系统建模 --> 模型评价
```
## 二、步骤详解
### 1.确定数据集
首先，我们需要准备好需要进行灰色预测
原创
2024-05-29 04:55:14
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下面将主要从三方面进行大致讲解，灰色预测概念及原理、灰色预测的分类及求解步骤、灰色预测的实例讲解。一、灰色预测概念及原理：1.概述：关于所谓的“颜色”预测或者检测等，大致分为三色：黑、白、灰，在此以预测为例阐述。其中，白色预测是指系统的内部特征完全已知，系统信息完全充分；黑色预测指系统的内部特征一无所知，只能通过观测其与外界的联系来进行研究；灰色预测则是介于黑、白两者之间的一种预测，一部分已知，一
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2023-08-28 22:27:02
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# Python评价预测结果教程
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何使用Python来评价预测结果。作为一名经验丰富的开发者，我会通过表格展示整个流程，并为你解释每一步需要做什么以及需要使用的代码。
### 步骤概览
下面是整个评价预测结果的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载预测结果数据 |
| 3 | 计算评价指标
原创
2024-06-01 07:04:26
66阅读
灰色关联法如何进行？一、说明灰色关联分析法通过研究数据关联性大小（母序列与特征序列之间的关联程度），通过关联度（即关联性大小）进行度量数据之间的关联程度，从而辅助决策的一种研究方法。二、灰色关联法步骤灰色关联法通常包括以下五步：1、确定母序列和特征序列。母序列：首先明确母序列（参考序列），母序列应该是一个理想的比较标准，可以以各指标的最优值（或最劣值）构成，也可根据评价目的选择其它参照值。特征序列
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2023-08-01 18:08:49
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预测人口模型利用灰色预测模型预测人口应用灰色预测模型（Gray Forecast Model）是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法。是处理小样本（4个就可以）预测问题的有效工具，而对于小样本预测问题回归和神经网络的效果都不太理想。灰色系统我们称信息完全未确定的系统为黑色系统，称信息完全确定的系统为白色系统，灰色系统就是这介于这之间，一部分信息是已知的，另一部分信息是未知
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2023-08-07 10:41:42
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目录前言一、模型理论特点二、模型场景1.预测种类2.适用条件三、建模流程1.级比校验2.数据累加和微分方程构造3.系数求解 4.残差检验与级比偏差检验四、Python实例实现总结前言博主参与过大大小小十次数学建模比赛，也获得了不少建模奖项。对于一些小批量样本数据去做预测或者是评估其规律性的话，比较适合的模型一般都是选择灰色预测模型。该模型解释性强而且易于理解，建模手段也比较简单。在一些不
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2023-10-11 11:49:22
197阅读
模糊综合评价模型概述数学中量的划分确定性：经典数学（几何、代数）不确定性：1.随机性（概率论，随机过程）2.灰性（灰色系统）3.模糊性（模糊数学）模糊性：生活中处处存在模糊性（和确定性相对） 确定性概念：性别、天气、年龄、身病、体重 模糊性概念：帅、高、白、年轻模糊数学模糊数学又称Fuzzy数学，是研究和处理模糊性现象的一种数学理论和方法。模糊性数学发展的主流是在它的应用方面。由于模糊性概念已经找
import sys
sys.path.append('../../code') # 设置路径
import numpy as np
import pandas as pd
# from GM11 import GM11 # 引入自编的灰色预测函数
def GM11(x0): #自定义灰色预测函数
x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列
z1 = (x1[:len(
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2023-05-18 14:06:16
579阅读
文章目录前言一、灰色模型的建模步骤及原理1.灰色模型的基本概念2.灰色模型的建模步骤二、模型建立1.确定原始数据2.累加数列和邻均值等权数列3.建立关于t 的白化形式一阶一元微分方程 GM(1,1)三、模型求解1.利用矩阵求解参数(最小二乘法)2.对一阶微分方程中进行求解四、模型检验五、数据检验方法1.光滑比检验2.级比检验总结代码实现 前言灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法，有
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2023-10-13 06:27:33
119阅读
目录一、模型介绍二、模型建立三、模型实现及应用 一、模型介绍 上世纪80年代，我国杰出学者提出了著名的数学模型—灰色系统模型，30年来，灰色系统理论已经广泛的运用于经济、气象、环境、地理等众多领域，解决了生产生活和科学研究中很多亟待解决的问题，且均取得了不错的效果。灰色系统之所以能应用如此广泛，
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2024-01-08 15:45:26
204阅读
GM（1，1）灰色预测模型-案例长江水质综合评价赛题第三题-matlab完整代码附送（1）对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，并分析各地区水质的污染状况。 （2）研究、分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源主要在哪些地区? （3）假如不采取更有效的治理措施，依照过去10年的主要统计数据，对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析，比如研究未来10年的情况。 （4）根据你的预
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2024-08-03 10:04:45
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# Python 灰色预测的应用与实现
## 引言
在现代社会，数据的积累日益增多，这为预测分析提供了丰富的资源。灰色预测方法，作为一种较为新颖的预测技术，因其在数据稀少或不确定性强的情况下，仍能有效进行预测，受到越来越多研究者和业界人士的关注。本文将介绍灰色预测的基本概念、原理，并用 Python 代码进行示例说明。
## 什么是灰色预测？
灰色预测是由中国学者邓聚龙于1982年提出的一
灰色预测模型——Python
GM(1,1) 预测模型原理步骤Step1: 数据检验和处理设参考数列为 \(x^{(0)} = (x^{(0)}(1),x^{(0)}(2),\cdots,x^{(0)}(n))\)，计算序列的级比\[\lambda(k)=\frac{x^{(0)}(k-1)}{x^{(0)}(k)}, k=2,3,\cdots,n.
\]如果所有 \(\lambda(k
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2023-05-27 11:11:30
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# 灰色关联模型评价的实现指南
灰色关联分析是一种用于多变量分析的方法，适用于不完全信息或少量样本的数据分析。这种模型广泛用于科学研究、工程技术、经济管理等领域。本文将基于 Python 教你如何实现灰色关联模型，并逐步引导你完成整个过程。
## 流程步骤
在实现灰色关联模型之前，我们需要了解整个流程。下面的表格展示了步骤：
| 步骤 | 描述
## 灰色关联评价模型 Python 实现
灰色关联评价模型是一种用于分析不同变量之间关联程度的方法，通过对数据进行灰色关联度计算，可以评估变量之间的关联性，并找出影响因素之间的重要性。在本文中，我们将介绍灰色关联评价模型的原理，并使用 Python 实现一个简单的示例。
### 灰色关联评价模型原理
灰色关联评价模型是一种通过比较序列之间的相似性或相关性，来分析它们之间的联系的方法。在这个
原创
2024-06-02 06:33:36
129阅读
使用python实现灰色关联分析及其可视化在这里总结一下的数学建模常用的几种模型评估方法，这里讲的是使用python的Pandas库和高效的Numpy科学计算库实现。如果想看用Python实现的模型的灵敏度分析，可以看我上一篇博文，传送门: 模型灵敏度分析及可视化. 下面将详细介绍灰色关联度分析并一个实例结束文章。灰色关联分析法简介灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定
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2024-05-06 19:23:01
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使用商店、促销和竞争对手数据预测销售Rossmann在7个欧洲国家经营着3000多家药店。目前，Rossmann商店经理的任务是提前6周预测他们的日销售额。商店的销售受到许多因素的影响，包括促销、竞争、学校和国家假日、季节性和地域性。由于数以千计的管理者根据自己的特殊情况预测销售，结果的准确性可能会有很大的差异。在他们的第一次Kaggle竞争中，Rossmann要求预测德国1115家商店的6周日销
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2024-07-23 09:00:31
39阅读
目录灰色预测一阶灰色方程GM(1,1)建模步骤应用及其求解步骤求级比一次累加序列求参数矩阵
u
u
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2023-08-20 23:36:09
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import numpy as np
import pandas as pd
path = u'数据源\\第3周\\data\\data1.csv'
f = open(path, encoding = 'utf-8')
d = pd.read_csv(f)
# d.describe().T.round(2)
# d.corr().round(2)
# Lasso变量选择，相当于筛选特征值
from
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2023-07-03 22:48:14
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理论来源：帖子里的理论已经很完整了我的代码就是根据该理论完成的，代码结果与帖子里也一样，只不过我本人又添加了几条测试数据Python环境：Python 3.6.6IDE：pycharm 2020.2.1社区版代码：import argparse
import numpy as np
import pandas as pd
"""
灰色聚类模型 GrayClusteringEvaluation
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2023-10-10 22:41:03
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