近年来，随着水利水电事业的高速发展，大坝的规模不断扩大，其施工条件也越来越复杂，大坝的安全问题变得尤为重要。大坝安全监测是大坝安全管理工作的必要组成部分，是降低工程风险、减少事故发生、反映大坝实际工作状态的重要手段。水库大坝的原型监测资料的分析，是对大坝进行安全评判的科学依据。因此对大坝观测资料做出及时、合理、有效的分析是大坝安全监控的重要工作之一。BP神经网络作为目前应用最为广泛的信息处理方法，特别是其具有强大的非线性函数逼近能力、自组织、自学习和自适应能力，使其在大坝监测数据分析与处理方面得到广泛的应用。但在BP神经网络应用于大坝观测数据分析的实际过程中，也存在一些不足之处。因此需要采取一定的方法和措施来改善BP神经网络的算法性能。本文的主要研究内容和成果如下:　　(1)系统阐述BP神经网络的算法原理、特点和算法步骤等，分析其局限性和改进思路，在分析土石坝各效应量与其影响量之间的关系的基础上编制了BP网络建模程序。　　(2)研究了蚁群算法的原理和特点等，针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等弱点，将具有全局寻优能力的蚁群优化算法(Ant Colony Optimization，ACO)引入BP神经网络模型，用来优化BP神经网络的初始权阈值，进而建立了ACO-BP神经网络预测模型。　　(3)对建立好的ACO-BP神经网络预测模型进行了工程实例应用研究。结合大坝渗流、位移监测数据进行了拟合预测，并与BP神经网络模型拟合预测结果进行比较，分析得出ACO-BP网络模型的收敛速度更快、预测精度更高。　　(4)利用某工程的变形监测资料，对大坝的变形区间进行定级预测，建立了在理论上更符合变形实际的ACO-BP神经网络的大坝变形区间预测模型，通过预测结果分析发现，基于ACO-BP神经网络的大坝变形区间预测模型可以满足生产实际的精度需求，也是一种值得采用的预测模型。