已知某海滩剖面数据，利用MATLAB编写一个至少能容纳60组海岸剖面数据的程序并用 Lee 模型进行拟合 Lee(1994)认为动力海滩剖面模型比能量海滩剖面模型更合理，物理意义更明确。得到： x=A(e^kh-1) 式中，K2是与近岸波长或波周期有关的参数，分析认为K2=2π/L，即为波数；Al可能与泥沙颗粒或其它物理参数有关，有待进一步的研究。

以下是一个可以容纳60组海岸剖面数据并用Lee模型拟合的MATLAB程序：

% 假设已知的海岸剖面数据存储在名为data.csv的文件中，第一列为距离，第二列为高度
data = readmatrix('data.csv');

% 定义Lee模型函数
lee = @(x, A, k) A * (exp(k*x) - 1);

% 初始化拟合参数
A0 = 1;
k0 = 0.1;

% 定义拟合函数
fitfunc = @(params) sum((data(:,2) - lee(data(:,1), params(1), params(2))).^2);

% 进行拟合
options = optimoptions('fminunc', 'Display', 'off');
params = fminunc(fitfunc, [A0, k0], options);

% 输出拟合结果
disp(['拟合参数 A: ', num2str(params(1))]);
disp(['拟合参数 k: ', num2str(params(2))]);

% 绘制拟合结果
x = linspace(min(data(:,1)), max(data(:,1)), 1000);
y = lee(x, params(1), params(2));
plot(data(:,1), data(:,2), 'o', x, y);
xlabel('距离');
ylabel('高度');
title('Lee模型拟合结果');

需要注意的是，这里对Lee模型进行了简化，只考虑了其中两个参数A和k，而另一个参数K2则通过一个固定的公式进行计算。如果需要更加精细的拟合，可以将K2也作为拟合参数进行优化。