python 灰色模型预测

建模体验

搞代码的一天，还是十分迷糊

不过幸好已确定以后用 python 来进行处理接下来的编程问题

麻瓜还可以！

灰色预测方法

附上未完成的代码

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def step_ratio(x0):n = len(x0)ratio = [x0[i]/x0[i+1] for i in range (len(x0)-1)]print (f"级比:{ratio}")min_la,max_la = min(ratio),max(ratio)thred_la = [np.exp(-2/(n+2)),np.exp(2/(n+2))]if min_la <thred_la[0] or max_la > thred_la[-1]:print ("级比超过灰色模型的范围")else:print ("级比满足要求，可用GM(1,1)模型")return ratio,thred_ladef predict(x0):n = len(x0)x1 = np.cumsum(x0)z = np.zeros(n-1)for i in range (n-1):z[i] = 0.5*(x1[i]+x1[i+1])B = [-z,[1]*(n-1)]Y = x0[1:]u = np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B,np.transpose(B))),np.dot(B,Y))x1_solve = np.zeros(n)x0_solve = np.zeros(n)x1_solve[0] = x0_solve[0] = x0[0]for i in range (1,n):x1_solve[i] = (x0[0]-u[1]/u[0])*np.exp(-u[0]*i)+u[1]/u[0]for i in range (1,n):x0_solve[i] = x1_solve[i]-x1_solve[i-1]return x0_solve,x1_solve,udef accuracy(x0,x0_sovle,ratio,u):epsilon = x0-x0_solvedelta = abs(epsilon/x0)print (f"相对误差:{delta}")#Q = np.mean(delta)#C = np.std(epsilon)/np.std(x0)S1 = np.std(x0)S1_new = S1*0.6745temp_P = epsilon[abs(epsilon-np.mean(epsilon))<S1_new]P = len(temp_P)/len(x0)print (f"预测准确率:{P*100}%")ratio_solve = [x0_solve[i]/x0_solve[i+1] for i in range (len(x0_solve)-1)]rho = [1-(1-0.5*u[0]/u[1])/(1+0.5)*u[0]/u[1]*(ratio[i]/ratio_solve[i])for i in range (len(ratio))]print (f"级比偏差:{rho}")return epsilon,delta,rho,Pif __name__ == '__main__':data = pd.DataFrame(data = {"year":[2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018],\"eqL":[418.65,435.08,460.11,463.36,467.40,470.00,472.66,475.55,477.50,477.70,483.00]})x0 = np.array(data.iloc[:,1])ratio,thred_la = step_ratio(x0)x0_solve,x1_solve,u = predict(x0)epsilon,delta,rho,P = accuracy(x0,x0_solve,ratio,u)plt.title("Predict Graph")plt.xlabel("Years")plt.ylabel("Result")plt.plot(data.year,data.eqL)plt.legend()plt.show()

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