python灰色预测函数 灰色预测代码matlab

灰色预测残差修正如何

热门频道

首页

博客

研修院

VIP

APP

问答

下载

社区

推荐频道

活动

招聘

专题

打开CSDN APP

Copyright © 1999-2020, CSDN.NET, All Rights Reserved

灰色预测残差修正 matlab

打开APP

人则水州

关注

灰色预测残差修正 matlab,基于残差修正灰色预测模型的长期

本发明属于电力系统负荷预测领域，特别涉及一种长期电力负荷预测技术。

背景技术：

长期电力负荷预测是电网规划的基础，准确的负荷预测对于制定发电厂新建计划，决定装机容量大小，保证电网安全和稳定运行等都有着极为重要的作用。一般来说，长期电力负荷的变化具有逐年增长的趋势，灰色预测模型能够较好地以指数形式拟合长期用电量的情况，因此灰色预测方法是预测长期电力负荷的有效方法；但长期电力负荷的变化也具有一定的随机性和波动性，电量并不是按照绝对的指数规律逐年递增，如果不对灰色预测模型进行修正和改进，则会出现较大的误差。

现如今已有大量的文献对基础灰色预测模型GM(1,1)进行了深入的研究和改进，其中包括对灰色模型迭代初值进行优化、在原始序列中加入缓冲算子，以及对原始序列进行数据变换等。虽然这些方法能够在一定程度上降低模型拟合时的误差、提高预测时的精度，但却无法改变GM(1,1)模型本身的局限性，即利用离散的方法去估计参数，而采用连续时间响应进行预测所造成的跳跃性误差。离散灰色模型DGM(1,1)有效地避免了从离散到连续模型转换所带来的误差，其具有白指数规律重合性、伸缩变换一致性等性质，但也存在模拟值只能为等比序列的问题。

在长期电力负荷预测过程中，灰色预测模型只对电量呈近似指数规律的单调增长序列才有较高的预测精度。但随着负荷变化的波动性增强，灰色模型的拟合和预测效果并不是很好，因而建立新的预测修正模型是十分必要的。

技术实现要素：

针对原有灰色模型抗干扰能力差的问题，本发明提出了一种基于残差修正灰色预测模型的长期电力负荷预测方法，将线性时变参数离散灰色模型TDGM(1,1)应用到长期电力负荷预测中，线性时变参数离散灰色模型TDGM(1,1)除了具有白指数规律重合性、伸缩变换一致性的性质外，还具有线性规律重合性的性质，从而克服了原离散灰色模型DGM(1,1)模拟值增长率恒定的问题。

本发明采用的技术方案为：基于傅里叶级数残差修正TDGM(1,1)模型的长期电力负荷预测方法，包括以下步骤：

S1、获取长期电力负荷观测序列，并将观测序列进行一次累加，得到累加生成序列；

S2、根据累加生成序列建立TDGM(1,1)预测模型，并通过最小二乘法估计TDGM(1,1)预测模型的参数；

S3、对步骤S2得到的TDGM(1,1)预测模型进行修正；

S4、根据修正后的TDGM(1,1)预测模型对长期电力负荷进行预测。

进一步地，步骤S3所述对TDGM(1,1)预测模型进行修正，具体为采用傅里叶级数残差修正方法对TDGM(1,1)预测模型进行改进，包括以下步骤：

A1、根据步骤S2得到的TDGM(1,1)预测模型获取步骤S1所述长期电力负荷观测序列的一次累加表达式和还原的模拟值；

A2、根据步骤S1的观测序列与步骤A1的模拟值获取残差序列，并将该残差序列表达为傅里叶级数的形式；

A3、根据傅里叶级数表达形式的残差去修正步骤S2得到的TDGM(1,1)模型，得到修正后的TDGM(1,1)模型。

进一步地，步骤S2具体为：

S21、根据累加生成序列建立的TDGM(1,1)预测模型为函数表达式形式；

S22、将步骤S21的函数表达式形式的TDGM(1,1)预测模型转化为矩阵-向量形式；

S23、采用最小二乘法对步骤S22所述矩阵-向量形式的参数进行估计；

S24、将步骤S23得到的估计参数带入步骤S21的函数表达式形式的TDGM(1,1)预测模型中，得到TDGM(1,1)预测模型。

进一步地，A3、根据傅里叶级数表达形式的残差去修正步骤S2得到的TDGM(1,1)模型，包括以下步骤：

B1、采用傅里叶级数表示残差序列；

B2、将傅里叶级数表示的残差序列转化为矩阵-向量形式；

B3、用最小二乘法对步骤B2矩阵-向量形式的参数向量进行估计；

B4、根据步骤B3估计的参数向量，得到修正后的残差序列；

B5、根据步骤B4得到的修正后的残差序列，得到修正后的线性离散灰色模型TDGM(1,1)。

更进一步地，步骤B3所述参数向量为傅里叶系数向量。

进一步地，所述修正后的线性离散灰色模型TDGM(1,1)表达式为：

其中，表示修正后的残差序列，k表示第k年，X(0)(1)表示第1年的用电量观测值，表示第k年用电量的模拟值或预测值，表示修正后预测模型第1年用电量的模拟值、表示修正后预测模型第k年用电量的模拟值或预测值。

本发明的有益效果：本发明的方法通过获取前n年电力负荷序列的情况下，利用线性时变参数离散灰色TDGM(1,1)模型去预测第(n+1)年的电力负荷值，再通过傅里叶级数残差修正方法去修正原有的预测模型，最终得到修正后的模拟值和预测值；本发明的方法具备以下优点：

1、将线性时变参数离散灰色模型TDGM(1,1)应用到长期电力负荷预测中，时变参数离散灰色模型TDGM(1,1)除了具有白指数规律重合性、伸缩变换一致性的等性质外，还具有线性规律重合性的性质，克服了原离散灰色模型DGM(1,1)模拟值增长率恒定的问题；

2、利用傅里叶级数残差修正的方法对原有的模型进行改进，使得修正后的模型具有更高的拟合和预测精度，提高了灰色预测模型的适应性和灵活性。

附图说明

图1为本发明方法的流程图。

图2为本发明方法所提出的模型与现有模型的预测效果对比图。

具体实施方式

为便于本领域技术人员理解本发明的技术内容，下面结合附图对本发明内容进一步阐释。

本发明提出了一种基于傅里叶级数残差修正的灰色预测模型，将线性时变参数离散灰色模型TDGM(1,1)应用到长期电力负荷预测中，并利用傅里叶级数残差修正的方法对原有的模型进行改进，具体是先利用傅里叶级数法提取相应的周期信息，优化电量变化的指数率，使得修正后的模型具有更高的拟合和预测精度，提高了灰色预测模型的适应性和灵活性。

如图1所示，本发明的基于傅里叶级数残差修正TDGM(1,1)模型的长期电力负荷预测方法，包括以下步骤：

(1)、获取某一地区长期电力负荷观测序列，并将观测序列进行一次累加；

假设某一地区长期电力负荷序列的观测值X(0)为

X(0)＝{x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(n)} (1)

其中，x(0)(k)为第k年的用电量，1≤k≤n。

将电力负荷序列观测值X(0)进行一次累加，得到累加生成序列X(1)：

X(1)＝{x(1)(1),x(1)(2),...,x(1)(n)} (2)

其中，

(2)、建立TDGM(1,1)预测模型，并通过最小二乘法估计模型的参数；

根据累加生成序列，线性时变参数离散灰色模型TDGM(1,1)可以表示为

X(1)(k+1)＝(β0+β1k)X(1)(k)+β2k+β3,1≤k≤(n-1) (3)

其中，β0、β1、β2、β3表示TDGM(1,1)模型参数。

将式(3)转化成矩阵-向量形式，即

y＝Bβ (4)

其中：

上标中的T表示转置；

应用最小二乘原理对参数β进行估计，得到

(3)、根据TDGM(1,1)预测模型获取序列的一次累加表达式和还原的模拟值；

取将参数代入到公式(3)中可以得到用电量一次累加序列估计值的递推公式

通过累减还原可以得到原序列的模拟值为

本发明利用线性时变参数离散灰色TDGM(1,1)模型去预测第(n+1)年的电力负荷值，能够克服现有技术中离散灰色模型DGM(1,1)模拟值增长率恒定的问题；为了进一步提高预测模型的拟合和预测精度，本发明还对TDGM(1,1)模型进行修正，采用修正后的TDGM(1,1)模型去预测第(n+1)年的电力负荷值；具体包括以下过程：

(4)、根据原始观测序列和模拟值获取残差序列，并将残差序列表达为傅里叶级数形式，进而通过傅里叶级数对残差进行修正。

原始观测序列与模拟值之间的残差序列可以表示为：

Ea＝{e(2),...,e(k),...,e(n)} (8)

其中，

利用傅里叶级数来表示上述残差序列，可得

其中，a0、ai和bi(1≤i≤ka)为傅里叶系数，

将公式(9)整理成矩阵-向量形式，可得

Ea≈PaCa (10)

其中，Ea＝[E(2) E(3) … E(n)]T，为傅里叶系数向量，矩阵Pa可以表示为

根据最小二乘法，得到系数向量为：

(5)、通过傅里叶级数残差修正方法修正TDGM(1,1)模型，并利用修正后的模型进行负荷预测。

将参数估计值代入到公式(13)中，同时令k＝2,3,...,(n+1)，即可求得修正后的残差序列为

则修正后的线性离散灰色模型TDGM(1,1)可以表示为

通过式(14)可以对长期电力负荷进行预测。

下面结合实例作进一步说明。以四川省2001-2011年的用电量为例，将2001-2010年的用电量作为原始数据，2011年的用电量作为预测数据，分别利用基础灰色模型GM(1,1)，离散灰色模型DGM(1,1)，以及本发明提出的基于傅里叶级数残差修正的TDGM(1,1)模型进行建模预测，将模拟值和预测值进行对比，结果如表1所示。

表1三种模型用电量模拟值和预测值对比

结合表1和图2可知，本发明方法所提出的模型无论是在拟合、还是在预测方面都比原有灰色模型精度更高，证明了本发明方法所提出模型的实用性。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

相关资源：残差检验-灰色预测模型_灰色预测模型残差检验-互联网文档类资源...

点击阅读全文

打开CSDN，阅读体验更佳

灰色预测模型_面壁十年忘何图的博客_灰色预测模型的优缺点

残差检验: ;其中 如果残差 ,合理! 如果残差 ,灰色预测不适合本题。 9、级比检验 为了确定数据使用GM(1,1)模型的可行性,需要在最开始进行级比检验 计算 。如果 在区间 内,说明模型可用GM(1,1)。

灰色预测案例分析_Classic_Sans的博客_灰色预测案例

后六个数据需要残差修正。 5.残差修正灰色预测 对后六个数据的残差序列作GM(1,1)模型。 E0=[1538.7,2400.9,2819.1,851.53,1707,712.3]; [E1,c1,e1,e2,a,b]=GM11(E0,0) E1 = ...

论文研究-基于动态组合残差修正的预测方法.pdf

论文研究-基于动态组合残差修正的预测方法.pdf, 本文建立了一种基于残差修正的组合预测方法，并基于该方法证明了针对多个单一的预测方法根据其在某个时间段的相对预测误差的大小选择组合选项可以进一步提高预测精度.提出了针对不同时间段可根据各种单项预测模型的相对预测误差的大小动态选取相对预测误差最小的两种模型构成组合残差来修正基本方法的预测误差，以提高预测精度.最后通过实际空调负荷预测对其进行了验证，结果表明这种动态组合残差修正的预测方法相对于基于多个固定单一预测方法的组合预测方法，可以进一步改善预测效果.

基于灰色傅里叶变换残差修正的电力负荷预测模型

提出基于灰色傅里叶变换残差修正的负荷预测模型，首先运用滑动平均法对原始数列进行改进，减弱异常值的影响；然后运用傅里叶变换对一般灰色预测模型进行改进，通过对残差进行修正，消除样本数据中偶然因素的影响。算例分析表明，与一般灰色预测模型和马尔可夫残差修正模型相比，该模型的预测精度有所提高，证明了该模型的有效性和实用性。

热门推荐 建模方法（十）-灰色预测模型GM（1，1）

灰色生成：将原始数据列中的数据，按照某种要求作数据处理称为灰色生成。对原始数据的生成就是企图从杂乱无章的现象中去发现内在规律。常用的生成方式有累加生成，累减生成，均值生成，级比生成等。 这里举个例子说明累加生成： 公式： 我满可以看看生成前和生成后的区别： 这样将非负序列转换为了递增数列。如果我们想把这个累加生成的数列变回去，使用如下方法： 对于生成的数列，我们可以设想用...

继续访问

模型 趋势预测 数学建模 matlab,数学建模+灰色预测模型+MATLAB

?(1)?{X?(1)(1),X?(1)(2),列X?(1)(n)}，定义残差为 ,X?(1)(j) e(0)(j)?X(1)(j)?X?若取j=i,i+1,…,n,则与X(1)及X(1)对应的残差序列为e(0)?{e(0)(i),e(0)(i?1),为便于计算上式改写为,e(0)(n)}?e(0)(2?), e(0)...

继续访问

灰色理论 光滑度处理 matlab,基于灰色理论的电子设备寿命预测研究

基于灰色理论的电子设备寿命预测研究基于灰色理论的电子设备寿命预测研究李竞，慕晓冬，尹宗润，李毅，郑帅(第二炮兵工程学院，陕西 西安 710025)摘要：利用灰色GM(1,1)模型预测可以有效缩短电子设备寿命试验时间，传统建模方法常常会有较大误差，主要因为序列光滑度的改进及背景值的构造存在问题。本文提出一种方法，采用正弦处理建模序列，对背景值进行近似构造，最终建立相应的新陈代谢模型。实例表明改进后的...

继续访问

灰色预测改进—三角残差拟合_python

😊四月的第一篇博客，希望一整个四月都可以开开心心、顺顺利利呀。好运发射给读到这篇博客的每个人。biu,biu,biu~~~ 02/04/2022 16:00 灰色系统理论及其应用系列博文： 一、灰色关联度分析法(GRA)_python 二、灰色预测模型GM(1,1) 三、灰色预测模型GM(1,n) 四、灰色预测算法改进1_背景值Z的改进 文章目录一、修改背景值的参数设定1、算法算法扩展到区间预测实例 参考文献： [1] A trigonometric grey prediction approach.

继续访问

数学建模常用模型01 ：.灰色预测法

基于灰色建模理论的灰色预测法，按照其预测问题的特征，可分为五种基本类型，即数列预测、灾变预测、季节灾变预测、拓扑预测和系统综合预测。这五种类型的预测方法，都是区域开发研究中重要而且常用的预测方法。本节只对数列预测法进行介绍。 灰色预测模型使用范围： ①数据样本点个数少，6-15个 ②数据呈现指数或曲线的形式 ③只适合做中短期预测，不适合长期预测。 数列预测就是对某一指标的发展变化情况所作...

继续访问

残差灰色模型matlab,数学建模+灰色预测模型+MATLAB详解.doc

§12.5 灰色预测我们通常所说的系统是指：由客观世界中相同或相似的事物和因素按一定的秩序相互关联、相互制约而构成的一个整体．例如：工程技术系统、社会系统、经济系统等．如果一个系统中具有充足的信息量，其发展变化的规律明显、定量描述方便、结构与参数具体，则这种系统通常称为白色系统．如果一个系统的内部特征全部是未知的，则称此系统为黑色系统．如果系统内部信息和特征是部分已知的，另一部分是未知的，这种系...

继续访问

残差检验_Eviews中的自相关检验与修正操作（一）：残差图与DW检验

自相关是指在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间存在相关性或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间存在相关性，它是不满足经典OLS回归的假定之一。自相关问题往往出现在时间序列数据中，所以也经常称为“序列自相关”。自相关问题往往采用残差图、DW检验、LM检验(也称BG检验)等检验方法，并采用广义差分法进行修正，又由于实际中估计自回归系数p的不同，分为杜宾两步法、科克伦-奥科特迭代法。...

继续访问

灰色预测模型

概念： 白色系统：系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是完全充分的。 黑色系统：一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过他与外界的联系来加以观测研究。 灰色系统：一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各因素之间具有不确定关系。其特点是‘少数据建模’，着重研究‘外延明确，内涵不明确’的对象。 灰色预测法：灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法 。它通过鉴

继续访问

卡尔曼滤波通俗易懂的解释

关于卡尔曼滤波，网上的资料很多，但是有很大一部分都是不断堆叠公式，然后用各种晦涩难懂的专业术语进行解释，说实话我刚开始看的时候也是云里雾里，因此写下这篇博客是为了照顾和我一样的萌新，通篇文章我会力求从最基础的部分一步一步深入，并尽可能少地使用公式（或许？），并对每个公式和参数尽可能详尽地解释，另一方面，这篇博文也是为了自己日后方便回顾用的。如有错误请及时指出。 参考的部分资料如下： 如何通俗并尽可能详细地解释卡尔曼滤波？ 如何理解那个把嫦娥送上天的卡尔曼滤波算法Kalman filter? 卡尔曼滤波器的原

继续访问

灰色预测法

灰色预测模型的最基本框架，必须要学习的有关知识点

继续访问

灰色预测模型matlab_灰色预测 GM(1,1)

灰色预测( Grey Model )是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测通过关联分析，对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。灰色预测模型对于不同问题采用不同模型，GM(1,1)模型适用于生成序列具有指数变化规律的情况，且只能描述单调的变化过程。00概述信息不完全的系统称为灰色系统...

继续访问

绝对干货，python实现灰色预测模型，残差检验，关联度检验，后验差检验加残差修正

最新发布 数学建模算法与应用：预测模型（2）灰色预测模型

灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列，而是生成的数据序列。其核心体系是灰色模型（ Grey Model ，简称 GM )，即对原始数据作累加生成（或其它方法生成）得到近似的指数规律再进行建模的方法。优点是不需要很多的数据，一般只需要4个数据就够，能解决历史数据少、序列的完整性及可靠性低的问题；能利用微分方程来充分挖掘系统的本质，精度高；............

继续访问

灰色预测算法改进_改进背景值Z_python

文章目录一、修改背景值的参数设定1、算法2、 案例及代码2.1 数据2.2 代码2.3 效果对比 😊😨😱😡:我的心路历程，妈耶，妥妥的翻车了，论文【1】里改进后效果明显变好了，采用了新的数据集，效果反而变差了，但仁者见仁吧，可能真的在别的数据集上效果就会好呢。后续会阅读别的论文，持续更新新的改进方法。 29/03/2022 10:44 灰色系统理论及其应用系列博文： 一、灰色关联度分析法(GRA)_python 二、灰色预测模型GM(1,1) 三、灰色预测模型GM(1,n) 参考文献： [1] 改

继续访问

python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。

内容介绍

目录

第1章　Python数据分析概述　1

任务1.1　认识数据分析　1

1.1.1　掌握数据分析的概念　2

1.1.2　掌握数据分析的流程　2

1.1.3　了解数据分析应用场景　4

任务1.2　熟悉Python数据分析的工具　5

1.2.1　了解数据分析常用工具　6

1.2.2　了解Python数据分析的优势　7

1.2.3　了解Python数据分析常用类库　7

任务1.3　安装Python的Anaconda发行版　9

1.3.1　了解Python的Anaconda发行版　9

1.3.2　在Windows系统中安装Anaconda　9

1.3.3　在Linux系统中安装Anaconda　12

任务1.4　掌握Jupyter Notebook常用功能　14

1.4.1　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14

1.4.2　掌握Jupyter Notebook的高 级功能　16

小结　19

课后习题　19

第2章　NumPy数值计算基础　21

任务2.1　掌握NumPy数组对象ndarray　21

2.1.1　创建数组对象　21

2.1.2　生成随机数　27

2.1.3　通过索引访问数组　29

2.1.4　变换数组的形态　31

任务2.2　掌握NumPy矩阵与通用函数　34

2.2.1　创建NumPy矩阵　34

2.2.2　掌握ufunc函数　37

任务2.3　利用NumPy进行统计分析　41

2.3.1　读/写文件　41

2.3.2　使用函数进行简单的统计分析　44

2.3.3　任务实现　48

小结　50

实训　50

实训1　创建数组并进行运算　50

实训2　创建一个国际象棋的棋盘　50

课后习题　51

第3章　Matplotlib数据可视化基础　52

任务3.1　掌握绘图基础语法与常用参数　52

3.1.1　掌握pyplot基础语法　53

3.1.2　设置pyplot的动态rc参数　56

任务3.2　分析特征间的关系　59

3.2.1　绘制散点图　59

3.2.2　绘制折线图　62

3.2.3　任务实现　65

任务3.3　分析特征内部数据分布与分散状况　68

3.3.1　绘制直方图　68

3.3.2　绘制饼图　70

3.3.3　绘制箱线图　71

3.3.4　任务实现　73

小结　77

实训　78

实训1　分析1996 2015年人口数据特征间的关系　78

实训2　分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况　78

课后习题　79

第4章　pandas统计分析基础　80

任务4.1　读/写不同数据源的数据　80

4.1.1　读/写数据库数据　80

4.1.2　读/写文本文件　83

4.1.3　读/写Excel文件　87

4.1.4　任务实现　88

任务4.2　掌握DataFrame的常用操作　89

4.2.1　查看DataFrame的常用属性　89

4.2.2　查改增删DataFrame数据　91

4.2.3　描述分析DataFrame数据　101

4.2.4　任务实现　104

任务4.3　转换与处理时间序列数据　107

4.3.1　转换字符串时间为标准时间　107

4.3.2　提取时间序列数据信息　109

4.3.3　加减时间数据　110

4.3.4　任务实现　111

任务4.4　使用分组聚合进行组内计算　113

4.4.1　使用groupby方法拆分数据　114

4.4.2　使用agg方法聚合数据　116

4.4.3　使用apply方法聚合数据　119

4.4.4　使用transform方法聚合数据　121

4.4.5　任务实现　121

任务4.5　创建透视表与交叉表　123

4.5.1　使用pivot_table函数创建透视表　123

4.5.2　使用crosstab函数创建交叉表　127

4.5.3　任务实现　128

小结　130

实训　130

实训1　读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息　130

实训2　提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息　130

实训3　使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表　131

实训4　对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换　131

课后习题　131

第5章　使用pandas进行数据预处理　133

任务5.1　合并数据　133

5.1.1　堆叠合并数据　133

5.1.2　主键合并数据　136

5.1.3　重叠合并数据　139

5.1.4　任务实现　140

任务5.2　清洗数据　141

5.2.1　检测与处理重复值　141

5.2.2　检测与处理缺失值　146

5.2.3　检测与处理异常值　149

5.2.4　任务实现　152

任务5.3　标准化数据　154

5.3.1　离差标准化数据　154

5.3.2　标准差标准化数据　155

5.3.3　小数定标标准化数据　156

5.3.4　任务实现　157

任务5.4　转换数据　158

5.4.1　哑变量处理类别型数据　158

5.4.2　离散化连续型数据　160

5.4.3　任务实现　162

小结　163

实训　164

实训1　插补用户用电量数据缺失值　164

实训2　合并线损、用电量趋势与线路告警数据　164

实训3　标准化建模专家样本数据　164

课后习题　165

第6章　使用scikit-learn构建模型　167

任务6.1　使用sklearn转换器处理数据　167

6.1.1　加载datasets模块中的数据集　167

6.1.2　将数据集划分为训练集和测试集　170

6.1.3　使用sklearn转换器进行数据预处理与降维　172

6.1.4　任务实现　174

任务6.2　构建并评价聚类模型　176

6.2.1　使用sklearn估计器构建聚类模型　176

6.2.2　评价聚类模型　179

6.2.3　任务实现　182

任务6.3　构建并评价分类模型　183

6.3.1　使用sklearn估计器构建分类模型　183

6.3.2　评价分类模型　186

6.3.3　任务实现　188

任务6.4　构建并评价回归模型　190

6.4.1　使用sklearn估计器构建线性回归模型　190

6.4.2　评价回归模型　193

6.4.3　任务实现　194

小结　196

实训　196

实训1　使用sklearn处理wine和wine_quality数据集　196

实训2　构建基于wine数据集的K-Means聚类模型　196

实训3　构建基于wine数据集的SVM分类模型　197

实训4　构建基于wine_quality数据集的回归模型　197

课后习题　198

第7章　航空公司客户价值分析　199

任务7.1　了解航空公司现状与客户价值分析　199

7.1.1　了解航空公司现状　200

7.1.2　认识客户价值分析　201

7.1.3　熟悉航空客户价值分析的步骤与流程　201

任务7.2　预处理航空客户数据　202

7.2.1　处理数据缺失值与异常值　202

7.2.2　构建航空客户价值分析关键特征　202

7.2.3　标准化LRFMC模型的5个特征　206

7.2.4　任务实现　207

任务7.3　使用K-Means算法进行客户分群　209

7.3.1　了解K-Means聚类算法　209

7.3.2　分析聚类结果　210

7.3.3　模型应用　213

7.3.4　任务实现　214

小结　215

实训　215

实训1　处理信用卡数据异常值　215

实训2　构造信用卡客户风险评价关键特征　217

实训3　构建K-Means聚类模型　218

课后习题　218

第8章　财政收入预测分析　220

任务8.1　了解财政收入预测的背景与方法　220

8.1.1　分析财政收入预测背景　220

8.1.2　了解财政收入预测的方法　222

8.1.3　熟悉财政收入预测的步骤与流程　223

任务8.2　分析财政收入数据特征的相关性　223

8.2.1　了解相关性分析　223

8.2.2　分析计算结果　224

8.2.3　任务实现　225

任务8.3　使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征　225

8.3.1　了解Lasso回归方法　226

8.3.2　分析Lasso回归结果　227

8.3.3　任务实现　227

任务8.4　使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型　228

8.4.1　了解灰色预测算法　228

8.4.2　了解SVR算法　229

8.4.3　分析预测结果　232

8.4.4　任务实现　234

小结　236

实训　236

实训1　求取企业所得税各特征间的相关系数　236

实训2　选取企业所得税预测关键特征　237

实训3　构建企业所得税预测模型　237

课后习题　237

第9章　家用热水器用户行为分析与事件识别　239

任务9.1　了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤　239

9.1.1　分析家用热水器行业现状　240

9.1.2　了解热水器采集数据基本情况　240

9.1.3　熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程　241

任务9.2　预处理热水器用户用水数据　242

9.2.1　删除冗余特征　242

9.2.2　划分用水事件　243

9.2.3　确定单次用水事件时长阈值　244

9.2.4　任务实现　246

任务9.3　构建用水行为特征并筛选用水事件　247

9.3.1　构建用水时长与频率特征　248

9.3.2　构建用水量与波动特征　249

9.3.3　筛选候选洗浴事件　250

9.3.4　任务实现　251

任务9.4　构建行为事件分析的BP神经网络模型　255

9.4.1　了解BP神经网络算法原理　255

9.4.2　构建模型　259

9.4.3　评估模型　260

9.4.4　任务实现　260

小结　263

实训　263

实训1　清洗运营商客户数据　263

实训2　筛选客户运营商数据　264

实训3　构建神经网络预测模型　265

课后习题　265

附录A　267

附录B　270

参考文献　295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）

python代码灰色为什么

python代码灰色的原因python灰色预测函数：

在pycharm中，如果使用python灰色预测函数了“import”语句导入了包，但是之后的代码中没有使用到这些包，那么这些包的颜色就是灰色的

示例如下：

导入了re包以及requests包，但是只使用了requests包，没有使用re包

更多Python知识，请关注：Python自学网python灰色预测函数！！

python灰色预测函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于灰色预测代码matlab、python灰色预测函数的信息别忘了在本站进行查找喔。