灰色预测模型终极实战指南：从零掌握Python时间序列预测
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Grey_Model 灰色预测模型作为处理小样本、贫信息时间序列数据的利器，在Python数据分析领域占据重要地位。Grey_Model库集成了多种灰色预测算法，为数据科学家和业务分析师提供了完整的预测解决方案。
🚀 快速入门：5分钟搭建预测环境
安装部署：通过简单的pip命令即可完成安装
pip install grey-model
核心模块概览：
- 单变量预测：GreyForecasting/gm11.py - 经典的GM(1,1)模型
- 多变量分析：GreyForecasting/gm1n.py - 考虑多因素影响的预测
- 周期预测：GreyForecasting/pgm1nsin.py - 带周期性规律的复杂预测
📊 实战演练：电力需求预测案例
让我们通过实际的电力需求预测案例，展示灰色预测模型的应用价值。使用项目中的测试数据Power.xlsx，该文件包含了江苏省季度用电量、GDP、温度等多维数据。
数据准备步骤：
import pandas as pd
# 加载电力数据
data = pd.read_excel('Power.xlsx', sheet_name='Sheet3', header=None)
system_data = data.iloc[:, 0] # 用电量序列
relevent_data = data.iloc[:, 1:] # GDP和温度数据
🎯 核心模型应用详解
单变量GM(1,1)模型
适用于只有一个变量的简单预测场景，操作极其简便：
from GreyForecasting.gm11 import gm11
# 三步完成预测
model = gm11(data, predstep=2)
fitted_values = model.fit()
predict_values = model.predict()
多变量GM(1,N)模型
考虑多个相关因素的综合影响，预测更精准：
from GreyForecasting.gm1n import gm1n
model = gm1n(relevent_data, system_data, predict_step=3, discrete=False)
高级周期幂模型
处理具有周期性和非线性特征的数据：
from GreyForecasting.pgm1nsin import pgm1nsin
model = pgm1nsin(sys_data=system_data,
rel_p_data=power_data,
rel_s_data=seasonal_data)
model.fit()
predictions = model.predict()
🔗 关联分析：挖掘变量间隐藏关系
灰色关联度分析帮助我们发现变量间的内在联系：
绝对关联模型：
from GreyIncidence.Greyinc import gery_inci
inc_mat = gery_inci(data_in, data_out)
时滞关联分析：
from GreyIncidence.Time_lag_model import time_lag_inc
inc_mat = time_lag_inc(data_input, data_output, 3)
💡 实用技巧与最佳实践
数据预处理要点：
- 确保相关因素序列比系统因素序列长predict_step
- 使用mean_process函数进行数据标准化
- 注意离散型与连续型模型的选择
模型选择指南：
- 小样本数据：优先选择GM(1,1)
- 多因素影响：使用GM(1,N)
- 周期性数据：考虑周期幂模型
🎉 进阶应用场景
灰色预测模型在以下领域表现卓越：
- 经济指标预测：GDP、用电量趋势分析
- 气象数据分析：温度、降雨量预测
- 市场需求预估：销售数据趋势判断
通过本指南，您已经掌握了灰色预测模型的核心应用方法。无论您是数据分析新手还是经验丰富的专业人士，都能快速上手并应用于实际业务场景中。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
