引水工程作为解决水资源分布不均,缓解区域性水资源匮乏等问题的重要手段,在国家进行水资源配置过程中发挥了关键性作用,为经济建设和发展做出了巨大贡献。边坡作为引水工程的主要组成部分之一,通常长达上百千米乃至上千千米,途经多个城市和区域,自然地理条件差别变化大,其一旦失稳,将直接威胁到边坡沿岸人民生命财产的安全,因此对引水工程边坡实施安全监控显得尤为重要。引水工程边坡的安全稳定与诸多影响因素相关,找到一种能够准确地反映边坡状态量与其影响因素之间复杂内在关系的算法,从而建立相应的边坡安全监控模型,实现对边坡状态的实时掌握和精准预测,具有十分重要的理论和实际意义。随机森林(Random Forest,RF)算法作为一种数据挖掘算法,对噪声数据和异常值包容性强,不易陷入过拟合。本文将RF算法引入引水工程边坡安全监测和控制领域,通过分析引水工程边坡状态量(位移、渗压)的主要影响因素,确定模型输入变量,分析袋外(Out-of-Bag,OOB)数据误差,确定参数的最优组合,构建了基于RF的边坡安全监控模型。对某一渠道边坡实测数据进行应用分析,并与传统的逐步回归模型及BP神经网络模型进行对比,结果表明,RF模型具有更高的拟合和预测精度。为提高RF模型对于边坡安全监测数据集适应性,提升模型性能,本文考虑特征变量随机性对RF模型的影响,将灰色关联分析(Grey Relation Analysis,GRA)引入到引水工程边坡状态量影响因子筛选中,通过计算灰色关联度,确定不同影响因子与位移、渗压的相关性,从中选取相关性高的影响因子作为RF预测模型的输入变量,建立边坡GRA-RF安全监控模型;随后从样本随机性角度对GRA-RF模型进行优化,用加权灰色关联投影法从历史日中选择待预测日的相似日,用选定的相似日样本集作为训练样本,建立相似日改进GRA-RF的边坡安全监控模型。应用结果显示,RF模型、GRA-RF模型、相似日改进GRA-RF模型预测精度依次提高,且提升较为明显,充分证明了相似日选择和灰色关联方法在提升RF边坡安全监控模型性能方面的有效性。