在建筑工程领域，沉降监测是一项重要的技术活动，其目的是为了确保建筑物的安全性与稳定性。随着信息技术的发展，各种模型被用来预测建筑物的沉降情况，其中包括灰色系统理论中的GM(1,1)模型以及线性回归模型。灰色系统理论由邓聚龙教授于1982年创立，主要研究“部分信息已知，部分信息未知”的小样本、贫信息不确定性系统。该理论通过部分已知信息的生成和开发，提取有价值的信息，以实现对系统运行规律的正确认识和描述，并用于科学预测。
灰色GM(1,1)模型是一种基于灰色系统理论的预测模型，它通过鉴别系统因素之间的差异程度，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有序且规律性较强的数据序列，然后建立相应的微分方程模型来预测未来发展趋势。尽管灰色模型在处理贫信息的不确定性系统方面有其优势，但它的预测效果在面对线性变化数据时并不理想。因此，为了克服单一模型的局限性，将灰色GM(1,1)模型与线性回归模型相结合形成的灰色回归组合模型被提出。
线性回归模型是一种统计学方法，其原理是基于预测目标的信息，选取一个与预测目标呈线性相关的确切因子，从而得到两者之间的相关规律，并计算出预测对象的值。这种方法在短期预测中效果较好，但同样存在不足之处，如不适用于具有指数增长趋势的预测，以及非线性预测和处理非线性图像。
在实际应用中，通过对工程沉降监测数据的分析和处理，可以发现单一预测模型往往无法充分使用全部信息，从而造成信息的浪费。灰色回归组合模型通过结合两种预测方法的优点，综合了两种模型的有效信息，并在一定程度上克服了各自的不足。组合模型能从不同的角度和样本数据中获取不同的系统信息，提高了预测精度。
Matlab作为一款强大的数值计算和仿真软件，为灰色回归组合模型的开发与实现提供了便捷的平台。基于Matlab的灰色回归组合模型能够更有效地进行数据处理和预测分析，对沉降监测数据进行准确的预测和分析，这不仅提升了预测的精确度，也为实际工程数据的处理方法选择提供了指导意义。
在进行沉降监测时，将灰色GM(1,1)模型与线性回归模型相结合的预测方法，可以对煤矿工作面施工等的沉降监测数据进行分析和处理。通过比较单一模型的预测精度，组合模型的预测结果显示出明显的提高。这种提高意味着灰色回归组合模型在预测工程时间方面具有一定的指导意义，它能为工程决策提供更为科学的参考依据。对于工程时间预测而言，准确的模型可以极大地帮助预测结构的安全性和稳定性，从而在实际工程中具有重要的应用价值和意义。
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