DGM（2,1）灰色预测模型
DGM（2,1）模型，同样是为了解决非单调的摆动发展序列和有饱和的S形序列；%DGM(2,1)模型
%时间：2015-7-4-六
clc
clear
x0=; %原始数据序列
n=length(x0);
a_x0=diff(x0)'; %求1次累减序列，即1阶向前差分
B=[-x0(2:end)',ones(n-1,1)];
disp('最小二乘法拟合参数')
u=B\a_x0 %最小二乘法拟合参数
disp('求二阶微分方程的符号解')
x=dsolve('D2x+a*Dx=b','x(0)=c1,Dx(0)=c2'); %求二阶微分方程的符号解
x=subs(x,{'a','b','c1','c2'},{u(1),u(2),x0(1),x0(1)});
yuce=subs(x,'t',0:n-1); %求已知数据点1次累加序列的预测值
x=vpa(x,6)
disp('求已知数据点的预测值')
x0_hat=double( ) %求已知数据点的预测值
disp('求残差 ')
epsilon=double( x0-x0_hat ) %求残差
disp(' 求相对误差')
delta=double( abs(epsilon./x0) ) %求相对误差
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