灰色预测模型库 Grey_Model 使用指南

灰色预测模型库 Grey_Model 使用指南

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

一、项目目录结构及介绍

GitHub上的Timecollector/Grey_Model项目是一个专注于实现灰色预测模型的Python库。下面是对该项目基本目录结构的解析：

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├── GreyForecasting      # 包含核心灰色预测模型实现，如GM(1,1), GM(1,N)等
│   ├── gm11.py          # 灰色单变量预测模型GM(1,1)的相关代码
│   ├── gm1n.py          # 灰色多变量预测模型GM(1,N)的核心代码
│   └── pgm1nsin.py      # 灰色多变量周期幂模型GM(1,N|sin)的实现
├── GreyIncidence       # 灰色关联度模型相关的实现
│   ├── ...
├── README.md            # 项目说明文档
├── LICENSE              # 许可证文件
├── test                 # 测试数据或案例
│   └── xlsx             # 可能包含的测试Excel数据文件
├── ...                  # 其他潜在的支持文件或模块
└── grey_model           # 主程序包，可能包含了初始化和其他公共函数
    ├── __init__.py
    └── ...

• GreyForecasting: 此目录存放着各种灰色预测模型的具体实现，适用于单变量、多变量及其特殊变换的预测。
• GreyIncidence: 专门处理灰色关联分析，用于评估不同序列之间的关系强度。
• README.md: 文档的概述，介绍了如何安装与基础使用方法。
• LICENSE: 明确软件使用的许可协议。

二、项目的启动文件介绍

此项目并非通过一个单一的“启动文件”来启动，而主要通过导入库的方式在用户的脚本或应用中使用。要开始使用这个库，首先需要安装它，命令如下：

pip install grey-model

之后，在你的Python脚本中通过导入相应的模块来进行灰色预测模型的应用，例如：

import grey_model as gm
gm.window()

这将允许你调用window()函数执行一些基础的GM(1,1)模型操作。更多高级用法则涉及调用如gm11.py, gm1n.py等文件中的函数。

三、项目的配置文件介绍

项目本身并未明确提及传统的配置文件，如.ini或.json等，其配置主要是通过函数参数来实现。这意味着用户在调用模型实现函数时，通过参数传递来定制化模型设置。例如，选择不同的模型类型、设定预测步长、调整算法参数等，这些都是在函数调用层面上完成的。

如果你需要特定配置文件来管理模型的默认设置或环境配置，这可能是需要自定义添加的部分，因为原项目侧重于提供模型实现而非配置管理。

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以上就是Timecollector/Grey_Model项目的基本使用指南，包括了其结构、启动和配置方面的简介。实际应用中，依据具体需求深入阅读源码文档和示例将是更为关键的步骤。

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