智能计算方法是近年来研究大坝安全监测建立回归模型和材料力学参数识别的有力工具,目前正处于较快发展阶段。人工蜂群算法是具有较大发展潜力的新型智能优化算法,和传统的优化方法相比,具有实现简单、收敛精度高等特点。将人工蜂群算法用于大坝安全监测,开展了以下几个方面的工作：1、在大坝安全位移监测统计模型研究的基础上,针对传统大坝变形回归模型存在的不足,将传统逐步回归模型、人工蜂群算法以及单纯形算法相结合,提出了一种基于人工蜂群算法-逐步回归模型的大坝变形监控模型。该模型以逐步回归方法为基础,利用数据统计分析,将改进的人工蜂群算法引入回归模型分析,对荷载集系数进行优化和重新评估。人工蜂群算法是一种新型的群体智能优化方法,将其引入大坝安全监控建模领域,同时为改进算法的性能,引入了单纯形操作算子。结合丰满混凝土大坝实例分析表明,与同类模型相比,所提出模型在一定程度上改善了拟合效果,达到了简化模型、提高模型拟合精度和增强模型预测能力的目的。2、基于上述方法建立监测资料的统计回归模型,分离位移回归模型得到大坝水平位移分量和竖直位移分量,结合有限元正分析,建立了基于混合人工蜂群算法的大坝力学参数反演分析模型。利用坝体位移回归模型和反演参数识别结果进行正分析,对比实测数据,对大坝的位移值进行预报。丰满大坝实例计算表明,所求取结果具有较高的精度,能较好地作为掌握大坝运行规律的方法,并为其他类似水利工程提供借鉴。