python 灰色模型

原创

mob64ca12e2442a 2024-04-23 05:45:23 ©著作权

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Python 灰色模型实现教程

一、流程

journey
    title Python 灰色模型实现流程
    section 确定数据
        Start --> 数据预处理 --> 灰度化处理 --> 灰色预测 --> End

二、步骤及代码

1. 数据预处理

数据预处理是灰色模型的第一步，需要将原始数据进行清洗和转换。

# 导入 pandas 库用于数据处理
import pandas as pd

# 读取原始数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据的前几行
print(data.head())

2. 灰度化处理

灰度化处理是将数据进行差分累加，得到灰度序列。

# 计算原始数据的一阶累加数据
data['一阶累加'] = data['原始数据'].cumsum()

# 查看处理后的数据
print(data.head())

3. 灰色预测

利用灰色模型对数据进行预测。

# 导入灰色预测模型
from GM11 import GM11

# 创建灰色预测模型对象
model = GM11()

# 训练模型
model.fit(data['一阶累加'])

# 进行预测
predict = model.predict(steps=5)

# 输出预测结果
print(predict)

三、关系图

erDiagram
    灰色模型 {
        数据预处理 {
            数据清洗;
            数据转换;
        }
        灰度化处理 {
            差分累加;
        }
        灰色预测 {
            模型训练;
            数据预测;
        }
    }