灰色系统理论及其应用系列博文：
灰色系统理论及其应用 (一) ：灰色系统概论、关联分析、与传统统计方法的比较
灰色系统理论及其应用 (六) ：SARS 疫情对某些经济指标影响问题
灰色系统理论及其应用 (七) ：道路交通事故灰色 Verhulst 预测模型
灰色系统理论及其应用 (八) ：GM(2,1)和 DGM 模型
灰色系统理论及其应用 (九) ： GM(1, N) 和GM(0, N) 模型
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1 GM(1, N)
2 GM(0, N) 模型
GM(0, N) 模型不含导数，因此为静态模型。它形如多元线性回归模型但与一般的 多元线性回归模型有着本质的区别。一般的多元线性回归建模以原始数据序列为基础， GM(0, N) 的建模基础则是原始数据的1－AGO序列。
计算的MATLAB程序如下：
clc,clear
x10=[2.874,3.278,3.307,3.39,3.679];
x20=[7.04,7.645,8.075,8.53,8.774];
n=length(x10);
x11=cumsum(x10)
x21=cumsum(x20)
for i=2:n
z11(i)=0.5*(x11(i)+x11(i-1));
end
B=[-z11(2:n)',x21(2:n)'];
Y=x10(2:n)';
u=B\Y
x=dsolve('Dx+a*x=b*x2','x(0)=x0');
x=subs(x,{'a','b','x0','x2'},{u(1),u(2),x10(1),'x21'});
digits(6),x=vpa(x);x=simple(x)
x=subs(x,{'t','x21'},{[0:n-1],x21(1:n)})
xhat=[x(1),diff(x)]
epsilon=x10-xhat
delta=abs(epsilon./x10)
计算的MATLAB程序如下：
clc,clear
x10=[2.874,3.278,3.307,3.39,3.679];
x20=[7.04,7.645,8.075,8.53,8.774];
n=length(x10);
x11=cumsum(x10)
x21=cumsum(x20)
B=[ones(n,1),x21(1:n)'];
Y=x11(1:n)';
u=B\Y
x11hat=B*u
x10hat=[x11hat(1),diff(x11hat)']
epsilon=x10-x10hat
delta=abs(epsilon./x10)灰色系统理论及其应用系列博文：
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