灰色预测优化python代码

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mob649e8155b018 2023-07-21 09:45:08 ©著作权

文章标签 Python 建模历史数据 文章分类 Python 后端开发

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灰色预测优化 Python 代码

什么是灰色预测？

灰色预测是一种用于预测未来趋势的分析方法，它适用于一些没有足够历史数据或者数据分布不规律的情况。灰色预测的核心思想是通过对序列数据进行灰色系统建模，从而预测序列的未来值。

灰色预测的原理基于灰色系统理论，该理论是在上世纪80年代由中国科学家建立的。灰色系统理论认为，数据中存在一个主要的因素，称为“灰色因子”，以及一些影响因素，称为“非灰色因子”。通过分析和建模这些因素，我们可以预测序列的未来趋势。

灰色预测优化 Python 代码

在 Python 中，我们可以使用 grey_system 库来实现灰色预测。该库提供了一些灰色预测的方法和工具，可以帮助我们进行序列的建模和预测。

首先，我们需要安装 grey_system 库。可以使用以下命令来安装：

pip install grey_system

安装完成后，我们可以导入 grey_system 库并使用其中的方法和类。

import grey_system as gs

# 生成一个示例序列
sequence = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

# 使用 GM(1,1) 模型进行灰色预测
gm = gs.GM(1, 1)
gm.fit(sequence)

# 预测未来的值
prediction = gm.predict(n=5)

print(f"预测结果：{prediction}")

在上述示例中，我们首先生成了一个示例序列 sequence，然后使用 GM(1,1) 模型进行灰色预测。GM(1,1) 是灰色系统理论中最常用的模型之一，它使用一阶累加生成序列的灰色模型。

接下来，我们调用 fit 方法，将序列传递给模型进行建模。然后，我们可以使用 predict 方法来预测未来的值，其中的 n 参数表示预测的步数。

最后，我们打印出预测结果。