中国水资源的蕴藏量和技术开发量都占居世界第一,经过长期的发展,已经成为名副其实的世界水电大国。水电站水工建筑物主要由大坝、输水系统、厂房等建筑物组成,大坝是水电站最重要的水工建筑物之一。然而,受到洪水、地震等灾害以及大坝设计、大坝施工、大坝运行等不确定的因素影响,大坝的安全问题和溃坝的风险一直是各国面临的巨大挑战,溃坝事件并导致人员重大伤亡和财产损失在各国范围内都发生过惨痛教训,所以水电站大坝的安全问题历来是各国政府和有关部门的关注重点。近年来,各类新兴技术快速发展并广泛应用,明显改变着工业生产和人类生活,随着大数据时代到来,各行业工作效率也最大化的提升,为了提高水电站大坝安全性,提前消除隐患,水电站智能大坝的建构是水电站建设的发展方向。本文将结合理论研究方法、大坝监测数据描述方法和实证研究方法展开。首先,基于理论研究方法,对水电站、智能大坝等本文涉及的概念进行界定。并对本文将使用到的分析方法相关理论进行介绍。其次,通过对大坝多年的安全监测数据进行处理及描述,优化数据质量,并通过图表等描述分析的方式进一步了解大坝安全监测各变量数据的变化趋势。最后,使用实证研究方法,以大坝的垂直位移和水平位移为因变量,引入上库温度、湿度等多个自变量,通过主成分分析、支持向量机、时间序列模型和神经网络方法等进行建模和分析,得出大坝运行管理与安全监测需要重点关注的变量,并在此基础上给出政策建议。