变形监测在现代测量工程的实践和科学研究活动中占有十分重要的地位。科学、准确、及时地分析和预测工程实体的变形,不仅对于工程的安全施工具有重要意义,而且对于工程的正常运营具有现实价值。合理选择模型对变形数据进行拟合、对未来变形进行准确预报一直是变形分析与研究的主要内容。灰色系统理论对于“小样本不确定问题”具有很高的契合度,因为其拥有多学科的综合性、交叉性和抽象性,在针对贫信息少数据的情况时有着独到的优势,故在变形监测中也愈来愈得到广泛的应用。本文以“贫信息”条件下动态变形预测模型为主要研究目的。首先,以GM(1,1)模型建模机理为基础,建立了在贫信息条件下的变形单点预测模型,进而考虑建模信息量多少对模型预测精度的影响,构建了不同建模样本条件下的单点预测模型群;其次,为进一步提高模型精度,对“背景值”这一影响GM(1,1)模型预测精度的关键参数进行了重构,根据变形动态发展变化的事实,讨论了新信息优先原理,从而对GM(1,1)模型“初始条件”进行了优化,在独立重构和优化后,构建了适应性更强的双重优化单点预测模型;最后,受制于单项模型的局限性,对变形体使用了单项模型组合预测模型的构建,提出了两类组合模型:模型一,基于变形信号分解的串联式组合模型;模型二,基于信息综合利用的并联式组合模型。所涉及到的组合模型包括灰线性组合模型,灰时序组合模型和基于灰色模型与RBF的并联模型。