代码 经过整理,以下附上Python代码:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 线性平移预处理,确保数据级比在可容覆盖范围 def greyModelPreprocess(dataVec): "Set linear-bias c for dataVec" import numpy as np from scipy import io, integrate, linalg, signal from scipy.sparse.linalg ...
代码 # 导入所需的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 定义GM(1,1)类classGM11:def__init__(self):self.a=0# 灰色作准指数self.b=0# 灰色作准常数self.X0=None# 初始数据序列self.X_cum=None# 累加数据序列deffit(self,X):self.X0=Xn=len(X)self.X_cum=np.cumsum(X)# 累加生成数...
由此可以推断出，在给定数据点数增多的情况下，级比的上下界会逐渐趋近于1。接下来，我们将通过Python代码来展示如何进行线性平移预处理，以确保数据级比在可容覆盖范围内。这个预处理函数名为greyModelPreprocess，它接受一个数据向量dataVec作为输入，并返回经过预处理后的数据。在函数内部，我们首先导入必要的库和模块。
@文心快码灰色预测 gm(1,1)python 文心快码 针对你的问题“灰色预测 GM(1,1) Python”,我将从理解灰色预测模型GM(1,1)的基本原理、学习如何在Python中实现GM(1,1)模型、准备或获取数据集、编写Python代码实现GM(1,1)模型并进行分析这几个方面来详细回答。 1. 理解灰色预测模型GM(1,1)的基本原理 GM(1,...
小树:【数模百科】灰色预测模型GM(1,1)讲解,看这一篇就够了(附python代码)51 赞同 · 8 评论文章 说到GM(1,n)模型,这里面的“1”表示模型中只有一个微分方程,而“n”则说明有n个变量参与进来。与我们之前了解的GM(1,1)模型不同,在GM(1,1)模型中只有一个因变量和一个自变量,而GM(1,n)模型则是在...
数学建模算法：灰⾊预测模型GM（1,1）及Python代码灰⾊预测模型GM(1,1)灰⾊预测模型\(GM(1,1)\)是在数学建模⽐赛中常⽤的预测值⽅法，常⽤于中短期符合指数规律的预测。其数学表达与原理分析参考⽂章尾部⽹页与⽂献资料。经过整理，以下附上Python代码：灰⾊模型要求数据前后级⽐落⼊...
python greypredict gm11超参数 如何使用Python实现Grey Prediction GM(1,1)模型的超参数优化 在数据分析和预测建模中,Grey Prediction (GM)模型是一种非常有效的工具。特别是GM(1,1)模型在时间序列预测中表现优异。然而,为了获得更好的预测结果,通常需要对模型的超参数进行优化。本文将指导您如何使用Python实现GM(...
定义GM(1,1)灰色模型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classGM11():def__init__(self):self.f=None deftrain(self,X0):X1=X0.cumsum()Z=(np.array([-0.5*(X1[k-1]+X1[k])forkinrange(1,len(X1))])).reshape(len(X1)-1,1)# 数据矩阵A、BA=(X0[1:]).reshape(len...
关键词：灰⾊预测 python 实现灰⾊预测 GM(1,1)模型灰⾊系统预测灰⾊预测公式推导 ⼀、前⾔ 本⽂的⽬的是⽤Python和类对灰⾊预测进⾏封装 ⼆、原理简述 1.灰⾊预测概述 灰⾊预测是⽤灰⾊模型GM(1,1)来进⾏定量分析的，通常分为以下⼏类： (1)...
本文旨在通过Python编程语言,结合灰色模型GM(1,1)、ARIMA模型和指数平滑法,帮助客户对太阳能光伏发电数据进行时间序列分析,并可视化展示预测结果。通过对比不同模型的预测精度和适用场景,为光伏发电量预测提供一种更为科学、合理的方法。同时,本文的研究成果也将为电网调度、能源管理以及投资者决策提供有价值的参考依据。