安装方法

使用pip安装：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ greytheory

github地址：https://github.com/Kalvar/python-GreyTheory

代码

使用GM(1,1)预测，参考官网代码：

from greytheory import GreyTheorygrey = GreyTheory()
gm11 = grey.gm11# 依次把真实值加入进来
gm11.add_pattern(223.3, "a1")
gm11.add_pattern(227.3, "a2")
gm11.add_pattern(230.5, "a3")
gm11.add_pattern(238.1, "a4")
gm11.add_pattern(242.9, "a5")
gm11.add_pattern(251.1, "a6")gm11.period = 2  # 多预测多少个值
gm11.forecast()  # 真实的预测逻辑gm11.print_forecasted_results()  # 仅仅是打印，所得的数据已经被计算出来了for value in gm11.analyzed_results:print(value.forecast_value)  # 这里依次打印预测值，也可以保存在list中

针对一个pd.Series()，使用如下方法可以快速得到预测结果：

# 传入一个 series，返回预测的列表，gm11.period = 1 时 value_list[-1] 即为向后预测的一个值
def gray_predict(series: pd.Series) -> list:grey = GreyTheory()gm11 = grey.gm11for index, data in enumerate(series):gm11.add_pattern(data, str(index))gm11.period = 1  # 调整向后预测的数量gm11.forecast()value_list = []for value in gm11.analyzed_results:value_list.append(value.forecast_value)return value_list

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