在MATLAB中如何结合GM(1,1)模型和多元线性回归进行建筑物沉降的多点预测？请详细解释数据预处理、模型构建及预测实施步骤。

结合灰色系统模型GM(1,1)与多元线性回归进行建筑物沉降的多点预测，是提升预测准确性的有效方法。首先，你需要对沉降数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理和数据标准化。对于GM(1,1)模型，将原始数据序列进行累加生成，构建微分方程，然后利用MATLAB编写程序进行参数估计和建模。对于多元线性回归，要进行变量选择和显著性检验，确保模型的统计特性。

参考资源链接：[MATLAB下灰色线性回归在建筑沉降预测中的综合应用研究](https://wenku.csdn.net/doc/wfmzgst5jj?spm=1055.2569.3001.10343)

具体实施步骤如下：
1. 数据预处理：在MATLAB中使用内置函数或编写脚本进行数据清洗，剔除明显错误的数据点，利用标准化方法处理不同量级的数据，便于模型处理。
2. GM(1,1)模型构建：将预处理后的数据序列进行累加生成新的序列，根据灰色系统理论建立一阶单变量微分方程模型，使用最小二乘法估计模型参数，并在MATLAB中进行模型验证和误差分析。
3. 多元线性回归模型构建：在MATLAB中使用`fitlm`函数进行线性回归分析，选取与沉降量显著相关的变量，进行模型拟合并进行残差分析和回归诊断。
4. 预测实施：将GM(1,1)模型和多元线性回归模型的预测结果进行融合，根据实际工程需求确定不同模型的权重。可以采用熵值法动态定权，提高模型的自适应能力。
5. 多点预测：使用融合后的模型对未来的多个时间点进行预测，评估模型预测性能和沉降趋势。

通过这样的方法，你可以有效地利用MATLAB进行建筑物沉降的多点预测，为工程安全性和决策制定提供科学依据。为了更深入地理解灰色系统模型和多元线性回归的应用，建议阅读《MATLAB下灰色线性回归在建筑沉降预测中的综合应用研究》这篇论文，其中包含了详细的应用案例和MATLAB实现方法，将有助于你全面掌握相关技术和策略。

参考资源链接：[MATLAB下灰色线性回归在建筑沉降预测中的综合应用研究](https://wenku.csdn.net/doc/wfmzgst5jj?spm=1055.2569.3001.10343)