沉降变形监测是面板堆石坝全生命周期安全管理的重点项目。通过对大坝结构性态的系统监控与数据预测,有益于管理人员及时了解与准确评估大坝运行状态,有助于提供异常预警与实施维护措施。随着自动化监测系统的发展,大坝变形监测传感器数量大大增加,利用变形数据进行大坝结构健康预测的方法从单测点统计模型逐步转变为多测点模型与机器学习模型的组合模型。因此,开展面板堆石坝沉降的多测点预测模型相关研究,对于宏观掌控大坝整体变形趋势具有十分重要的科学意义。本文的主要研究内容如下:（1）通过引入空间位置的方式构建多测点统计模型,根据测点坐标位置、外界环境量与沉降对应关系进行预测。结合改进的粒子群优化支持向量机的非线性映射能力,提高模型拟合与预测精度。针对多测点模型测点样本和影响因子选取范围的界定问题,设计了5种测试方案,通过实例分析验证了测点选取对模型预测性能产生的影响。结果表明,多测点模型预测能力受测点相关程度的影响较大,合理选择相似度高的测点数据作为训练样本对变形监控模型有效预测尤为重要。（2）采用时空序列数据分析方法,建立多测点模型来预测失效测点的沉降变形。以达到长时序数据缺失修复的目标。针对传统多测点模型训练集内数据混杂的情况,采用面板数据聚类分析作为监测点变形相似性的度量方法来筛选合适的测点数据。以积石峡面板堆石坝的坝内沉降监测数据为例,比较不同预测模型、不同聚类分组和不同监测数据数目对模型预测结果的影响,对模型的有效性和可靠性进行了验证评估。结果表明,多测点模型适用于监测资料不足情况下的失效点沉降值长期预测,并且经面板数据聚类筛选后,模型效率与预测精度得到了明显改善,为修复长期失效点变形数据提供了新的途径。（3）基于面板堆石坝沉降变形物理成因分析和空间分量拓展的思路,构建多测点时空预测模型。综合分析了蓄水运行期的水位荷载传递、堆石体流变以及土料特性对沉降的影响作用,建立了多因素作用下堆石坝运行期的时空分布模型。利用XGBoost模型进行了拟合预测和特征值贡献性分析,根据各项性能指标对模型进行了评估。结果表明上方填筑高程、堆石厚度、测点至面板距离和土体材料等空间参数符合堆石坝变形特性,与空间参量耦合后的新影响因子形式对模型预测有更高的增益贡献。以梨园面板堆石坝沉降监测数据为例,多因素作用下新多测点模型对全断面测点的变形预测精度较高,对大坝沉降变形监测项目具有一定的应用和推广价值。