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(1,1)模型是灰色系统理论中的一个基本模型,用于小...
GM(1,1)模型是基于原始序列生成累加序列,下面是实现该模型的代码: importnumpyasnpdefGM11(series):n=len(series)# Step 1: Calculate the accumulation seriesacc_series=np.cumsum(series)# Step 2: Establish the coefficientsB=np.array([-0.5*(acc_series[i]+acc_series[i-1])foriinrange(1,n)])Y...
foriinrange(1,self._n):# 下标从0开始,取不到最大值 z[i-1]=0.5*x_1[i]+0.5*x_1[i-1] returnz # 计算系数 a,b def_coefficient(self,x:th.Tensor,z:th.Tensor): B:th.Tensor=th.stack((-1*z, th.ones(self._n-1)),dim=1) Y:th.Tensor=th.tensor(x[1:],dtype=th.float32)...
rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步骤二(解决坐标轴负数的负号显示问题) # 参考:https://www.cnblogs.com/jjmg/p/grey_model_by_python.html # 其他案例:https://github.com/dontLoveBugs/GM-1-1 # 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...
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 import ...
一、GM(1,1)模型简介 GM(1,1)是最简单的灰色预测模型,它是使用原始的离散非负数据列,通过一次累加生成削弱随机性的较有规律的新的离散数据列,然后通过建立微分方程模型,得到在离散点处的解经过累减生成的原始数据的近似估计值,从而预测原始数据的后续发展。(本文中只探究 GM(1,1) 模型,第一个 1 表...
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)...
【视频】Python用GM(1,1)灰色模型预测模型对电力预测 全文链接:http://tecdat.cn/?p=32561 分析师:Dongsheng Hang 负荷预测是电力系统的重要工作之一,对电力系统各个部门的工作都起着非常重要的作用(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频
在这个新序列中,x^{(1)}(t)表示的是从第一个数据点到第 t 个数据点的累计值。 GM(1,1)模型认为,这个累加后的数据序列可以通过一个一阶线性微分方程来描述,这个方程是: \frac{dx^{(1)}}{dt} + ax^{(1)} = u . 在这个方程中, a 是一个我们要估计的参数,叫做发展系数。它可以告诉我们数据累加...
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。