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邯郸广告公司网站建设,微信微网站是什么情况,西安公司注册核名,腾讯效果推广灰色预测模型库 Grey_Model 完整使用指南#xff1a;从入门到实战 【免费下载链接】Grey_Model 包含灰色预测模型#xff1a;灰色单变量预测模型GM(1,1)模型#xff0c;灰色多变量预测模型GM(1,N)模型#xff0c;GM(1,N)幂模型#xff0c;灰色多变量周期幂模型GM(1,N|sin)…灰色预测模型库 Grey_Model 完整使用指南从入门到实战【免费下载链接】Grey_Model包含灰色预测模型灰色单变量预测模型GM(1,1)模型灰色多变量预测模型GM(1,N)模型GM(1,N)幂模型灰色多变量周期幂模型GM(1,N|sin)幂模型以及灰色关联模型项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Grey_Model快速入门5分钟上手灰色预测极简安装与配置开始使用灰色预测模型库之前首先需要安装必要的依赖包。由于该项目直接提供源代码您可以通过以下方式获取项目git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Grey_Model安装完成后将项目目录添加到Python路径中即可开始使用import sys sys.path.append(/path/to/Grey_Model)第一个预测实例让我们通过一个简单的GM(1,1)模型来体验灰色预测的魅力from GreyForecasting.gm11 import gm11 import numpy as np # 准备示例数据 data np.array([1170.66, 1238.95, 1331.82, 1271.11]) # 创建模型实例 model gm11(data, predstep2) # 训练模型 fitted_values model.fit() # 进行预测 predict_values model.predict() print(拟合值:, fitted_values) print(预测值:, predict_values)这个简单的例子展示了如何使用GM(1,1)模型对未来两个时间点进行预测。核心功能深度解析GM(1,1)单变量预测模型GM(1,1)是灰色预测理论中最基础的模型适用于单一变量的时间序列预测。该模型在GreyForecasting/gm11.py中实现具有以下特点数据要求低仅需4个以上数据点即可建模预测精度高特别适合短期预测和趋势分析计算效率快算法复杂度低适合实时应用GM(1,N)多变量协同预测GM(1,N)模型扩展了单变量预测允许多个相关因素共同影响预测结果。该模型在GreyForecasting/gm1n.py中实现import pandas as pd from GreyForecasting.gm1n import gm1n # 读取多变量数据 data pd.read_excel(Power.xlsx, sheet_nameSheet3, headerNone) system_data data.iloc[:, 0] # 系统行为序列 relevent_data data.iloc[:, 1:] # 相关因素序列 # 创建多变量模型 model gm1n(relevent_data, system_data, predict_step3, discreteFalse) # 训练与预测 fit_values model.fit() predict_values model.predict()灰色关联度分析灰色关联度分析用于评估不同序列之间的关联强度在GreyIncidence目录下提供了多种关联模型绝对关联模型基于邓聚龙教授理论的传统关联度计算时滞关联模型考虑时间延迟效应的关联分析等周期关联模型处理具有周期性特征的数据关联实战案例真实数据预测分析经济指标预测实例让我们使用项目提供的测试数据进行完整的预测分析import pandas as pd import numpy as np from GreyForecasting.gm11 import gm11 from GreyForecasting.gm1n import gm1n # 加载江苏省用电量数据 data pd.read_excel(Power.xlsx, sheet_nameSheet3, headerNone) # 提取系统行为变量和相关因素 system_data data.iloc[:, 0] # 用电量 relevent_data data.iloc[:, 1:] # GDP和温度 print(原始数据统计:) print(f用电量范围: {system_data.min():.2f} - {system_data.max():.2f}) print(fGDP范围: {relevent_data.iloc[:, 0].min():.2f} - {relevent_data.iloc[:, 0].max():.2f}) print(f温度范围: {relevent_data.iloc[:, 1].min():.2f} - {relevent_data.iloc[:, 1].max():.2f})销量趋势分析案例对于商业应用灰色预测模型同样适用# 模拟销售数据 sales_data np.array([120, 135, 148, 162, 175]) # 使用GM(1,1)进行销量预测 sales_model gm11(sales_data, predstep3) sales_fit sales_model.fit() sales_predict sales_model.predict() print(f未来三期销量预测: {sales_predict})进阶技巧与最佳实践参数调优指南GM(1,1)模型调优选择合适的预测步长通常建议不超过数据长度的1/3对于波动较大的数据可考虑使用改进的GM(1,1)模型GM(1,N)模型注意事项相关因素序列应比系统行为序列长predict_step个时间点离散形式与连续形式的选择需根据数据特性决定常见问题解决方案问题1预测结果偏差较大解决方案检查数据是否满足建模要求增加数据量或使用残差修正问题2模型拟合效果不理想解决方案尝试使用GreyForecasting/Grey_PSO_improved.py中的改进算法性能优化建议数据预处理对数据进行归一化处理提高模型稳定性模型选择根据数据特征选择合适的灰色预测模型结果验证使用历史数据验证模型预测精度高级模型应用GM(1,N|sin)周期幂模型 该模型在GreyForecasting/pgm1nsin.py中实现适用于具有周期性和幂指数特征的多变量预测from GreyForecasting.pgm1nsin import pgm1nsin # 定义系统行为序列和相关因素 sys_data [...] # 系统行为序列 rel_p_data [...] # 指数因素序列 rel_s_data [...] # 周期因素序列 model pgm1nsin(sys_datasys_data, rel_p_datarel_p_data, rel_s_datarel_s_data) model.fit() predictions model.predict()总结与展望灰色预测模型库 Grey_Model 提供了从基础到高级的完整灰色预测解决方案。通过本指南的学习您应该能够熟练使用GM(1,1)进行单变量预测掌握GM(1,N)多变量协同预测技术理解灰色关联度分析的原理和应用在实际项目中有效应用灰色预测方法该库的持续更新和改进确保了其在各种预测场景中的适用性。无论是经济预测、销量分析还是其他时间序列预测任务灰色预测模型都提供了一种有效且计算效率高的解决方案。【免费下载链接】Grey_Model包含灰色预测模型灰色单变量预测模型GM(1,1)模型灰色多变量预测模型GM(1,N)模型GM(1,N)幂模型灰色多变量周期幂模型GM(1,N|sin)幂模型以及灰色关联模型项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Grey_Model创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考