中国的大坝工程在运行期可能存在着各种各样的问题，因此大坝安全监控对于保障大坝安全运行显得尤为重要。混凝土坝作为目前设计最为广泛的坝型，变形是混凝土坝结构性态的综合反映，变形监控可以预测及掌握大坝的工作状态，有利于大坝的安全管理和及时决策。因此，为了实现对混凝土坝变形进行监控，首先需分析混凝土坝变形的监测数据，继而建立监控模型，同时拟定监控指标以判断大坝的安全程度。监测数据通常呈现一定规律性、非线性且含有噪声等特点，因此要对监测数据进行去噪处理，确保监测数据的可靠性及精确性；对监测资料进行定量分析是为了建立数学模型，以此反映监测效应量与外部影响因子之间的关系，有助于掌握监测效应量的变化规律；拟定变形监控指标及时反映坝体的安全性态。目前，在大坝监测数据分析和监控模型方面还存在着许多问题和不足。本文通过奇异谱分析对变形监测数据进行去噪，然后针对目前混凝土坝安全监控模型精准度、稳定性及泛化性等方面的不足，建立了基于邻域粗糙集和随机森林的变形监控模型．并拟定混凝土坝安全监控指标；综上，对混凝土坝安全性态进行预测分析。主要研究内容如下：
　　(1)大坝变形监测数据中包含一定的噪声成分，常规的去噪方法缺乏严格、客观的理论基础，主观成分占比较大。本文通过对混凝土坝变形监测数据的规律和特征进行分析，归纳、总结了变形监测数据中的噪声特点，采用奇异谱分析方法(SSA)对变形监测时间序列数据进行谱分析，进行趋势项、周期项和噪声序列的提取，将原始时间序列与去噪后的时间序列进行对比，来降低噪声数据影响预测精度的程度，为监控模型的建立提供可靠信息。
　　(2)结合邻域粗糙集(NRS)理论在对数据进行属性约简，消除冗余信息以及随机森林(RF)方法在分析非线性强、高度共线性和含噪声数据方面的优势，构建了基于NRS-RF的混凝土坝变形监控模型。本文以某工程大坝监测数据为例，通过邻域粗糙集将10个初始影响因素约简为5个核心影响因素，采用约简后的属性作为随机森林的输入变量，建立基于NRS-RF的混凝土坝变形监控模型进行预测分析，并将其分析结果与基于传统最小二乘法（OLS）的混凝土坝变形监控模型分析结果进行对比，结果表明NRS-RF模型的拟合和预测精度均较高，稳定性较好。因此，基于NRS-RF的混凝土坝变形监控模型具有预测精度高、泛化能力强的特点，具有广泛的工程实用价值。
　　(3)研究了混凝土坝变形监控指标的拟定方法，本文利用最大熵法和典型小概率法对某混凝土坝拟定了变形监控指标，该变形监控指标的拟定将有助于提高混凝土坝的预警能力和安全管理水平。