python 实现灰度预测模型

1、关键词：python  ，灰度预测模型

2、算法名称：灰度预测模型

3、算法概述介绍

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) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某特征量的时间。
    (2) 畸变预测（灾变预测）。通过模型预测异常值出现的时刻，预测异常值什么时候出现在特定时区内。
    (3) 波形预测，或称为拓扑预测，它是通过灰色模型预测事物未来变动的轨迹。
    (4) 系统预测，对系统行为特征指标建立一族相互关联的灰色预测理论模型，在预测系统整体变化的同时，预测系统各个环节的变化。
  上述灰色预测方法的共同特点是：
   （1）允许少数据预测；
   （2）允许对灰因果律事件进行预测，例如：
     灰因白果律事件：在粮食生产预测中，影响粮食生产的因子很多，多到无法枚举，故为灰因，然而粮食产量却是具体的，故为白果。粮食预测即为灰因白果律事件预测。
     白因灰果律事件：在开发项目前景预测时，开发项目的投入是具体的，为白因，而项目的效益暂时不很清楚，为灰果。项目前景预测即为灰因白果律事件预测。
   （3）具有可检验性，包括：建模可行性的级比检验（事前检验），建模精度检验（模型检验），预测的滚动检验（预测检验）。