混凝土坝作为水利工程枢纽的重要挡水建筑物,借助大坝位移监测数据的定性定量分析结果,做好大坝结构变形性态分析和变形安全监控工作十分重要。本文从混凝土坝变形监测数据清洗、变形预测模型构建和变形性态分析软件开发三个方面对混凝土坝变形安全监控进行研究,主要研究内容包括以下几点:（1）总结混凝土坝变形监测数据的多样性、层次性和不确定性特点以及数据污染问题。针对变形监测数据中含粗差现象,提出基于孤立森林算法的混凝土坝变形监测数据粗差识别方法,对比传统粗差识别方法,该方法在准确率、精确率和召回率等方面识别粗差效果较好,工程适用性较强。针对数据缺失问题,构建基于Takagi-Sugeno（T-S）模糊推理系统规则模型的混凝土坝变形监测数据插补方法,对比其他传统数据插补方法,可以应用于单值和多值缺失插补情况。该方法插补结果在相关系数和均方根误差两项性能评价指标方面优于其他传统数据插补方法,表明该方法的插补精度较高,插补效果较好。工程实例应用表明,采用上述两种方法可以有效地提高混凝土坝变形监测数据粗差识别和缺失插补精度,以便为混凝土坝变形性态分析和安全预警预报提供真实、可靠的监测数据。（2）针对传统混凝土坝变形预测模型因子选取具有一定的主观性,基于传统经验影响因子集,研究基于Copula理论的混凝土坝变形影响因子优选方法,得到混凝土坝变形主要影响因子。针对混凝土坝变形预测方面存在预测精度低、预测时间序列较短、整体预测适应性差等问题,采用改进的动态粒子群算法（Dynamic Particle Swarm Optimization,DPSO）对自适应模糊神经网络系统（Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS）模糊规则层的适应度值进行优化,提出基于DPSO-ANFIS的混凝土坝变形预测模型。工程实例应用表明,基于DPSO-ANFIS的混凝土坝变形预测模型在输出值与实测值偏差、均方根误差、平均绝对百分比误差等方面明显优于传统的BP、ANFIS和PSO-ANFIS预测模型,具有较高的精确度、良好的泛化性与可靠的稳定性,工程实用综合性能较优。（3）针对混凝土坝变形性态分析软件在实际应用过程中,存在功能选择单一、监测信息内部规律挖掘不充分、监测信息诊断智能化水平低、预警预报可靠性差等关键问题,本文借助Matlab App Designer软件开发平台开发了混凝土坝变形性态分析软件。该软件主要功能包括监测数据自动化分析、典型过程线绘制与特征值统计分析;监测数据粗差识别和缺失插补;混凝土坝变形性态预测;混凝土坝变形预警指标拟定及发出预警预报信息。本文开发的混凝土坝变形性态分析软件可以实现变形监测数据在线自动化分析、变形性态演化预测、变形异常实时在线预警预报等功能,有效提高了混凝土坝变形监测数据分析深度及实时预警预报的智能化水平。