数据处理、分析和预测是变形监测工作的重要内容,对变形体的发展趋势或变形数值进行推估预测是变形监测重要的应用价值之一。组合预测研究方法自上个世纪六十年代提出以来,经过几十年的发展,现已成为预测学科的重要研究方向之一,它已广泛深入于各个行业之中,例如大宗商品价格预测、经济预测、电力负荷预测等。在变形监测数据处理中,也有相关的应用探索,例如深基坑位移变形预测、地质灾害预警、地基沉降监测、大坝位移监测等等。通过梳理国内外重要文献发现,在监测数据处理领域,目前研究较多的是以某种最优准则建立传统的固定权系数组合预测模型,而其它组合理论和方法研究较少。因此本文主要从两个方面对组合预测模型进行探讨,研究监测数据处理中的组合预测方法与预测精度。一方面是以传统的组合预测方法为基础,改进模型中部分计算方式或预测算法,提高对变形体位移变化的预测精度;另一方面则是初步探索组合预测学科研究中较为困难的动态（变）权系数组合预测方法。具体工作如下。一、模型与预测方法改进。（1）对传统的最小二乘线性组合预测模型建模方法进行研究。针对最优权系数组合模型在组合不同单项预测模型时,由于模型的拟合精度不同而出现过度偏权问题,文中提出了一种基于局部最优的权系数组合预测模型,即以t0～N时刻各个预测模型的残差平方和为目标函数,通过最小二乘准则确定模型的局部最优权,并将该权作为组合预测模型的权值。通过实测水位监测数据验证了该方法的有效性,与最优权系数组合预测模型和实测数据进行对比分析,结果表明:该方法能很好地解决过度偏权问题,提高组合模型的预测精度。（2）针对当前单项模型滑坡位移预测精度不高的问题,本文从相关性组合预测的角度出发,结合诱导有序加权平均算子（IOWA）提出了基于诱导有序加权平均算子的滑坡位移相关性组合模型,根据新陈代谢思想提出了基于诱导有序加权平均算子的滑坡位移相关性组合模型的新陈代谢预测法,通过引入拟合预测评价指标,对该模型的拟合与预测效果进行评价。实例验证结果表明,基于诱导有序加权平均算子的滑坡位移相关性组合模型的拟合评价指标均优于选用的单项模型以及相关性组合模型,预测指标也较原方法有了一定的提高。二、动态（变）权系数组合预测模型研究。（1）基于最小二乘准则的滑坡位移动态权系数线性组合预测模型研究。针对固定权系数组合预测模型在多期预测预报中存在精度下降过快的问题,本文从基于最小二乘准则的线性组合预测模型出发,结合新陈代谢思想提出了一种基于最小二乘准则的滑坡位移动态权系数线性组合预测模型,通过引入预测评价指标对该模型的预测效果进行评价。实例验证结果表明,基于最小二乘准则的滑坡位移动态权系数线性组合预测模型的预测评价指标均优于选用的单项预测模型以及普通线性组合预测模型。（2）基于相关系数的新陈代谢组合预测模型研究。针对组合预测模型在滑坡位移预测预报中精度下降过快的问题,本文从基于相关系数的组合预测模型出发,应用新陈代谢理论提出了一种基于相关系数的滑坡位移新陈代谢组合预测模型,并定义、推导了相应的计算公式,通过引入预测评价指标体系对该模型的预测效果进行评价。通过滑坡位移实例验证的结果表明,基于相关系数的滑坡位移新陈代谢组合预测模型的预测评价指标优于选用的单项预测模型和基于相关系数组合预测模型。（3）熵权层次结构下的滑坡位移新陈代谢组合预测方法。本文将层次分析法和新陈代谢理论融入组合预测模型,提出了一种熵权层次结构下的滑坡位移新陈代谢组合预测方法。首先,从“拟合精度”和“发展相关性”两个指标构建组合预测模型,通过最小二乘组合法和灰色关联分析法计算各单项预测模型的组合权值;然后,运用熵值法将各单项预测模型的组合权值按指标类别构建一类递阶层次结构,并计算各指标的熵权值,确定各单项预测模型最终权值;接着,引入新陈代谢理论,通过自代谢的方式剔除陈旧数据并添加新数据,将传统的固定权系数动态化;最后,以某大坝位移监为例对本文提出的方法进行验证。试验结果表明:本文提出的方法具有一定的稳定性和有效性。