要让水库充分发挥其综合效益，首先必须采取措施保证大坝的安全，如果一个水库大坝存在着安全隐患，或运行管理人员不了解水库大坝的安全性态，从而使水库的运行风险很高，就无法发挥其正常效益。由于变形体结构和组成物质的物理力学性质以及外力作用的复杂性和不确定性，所以建立合适的模型是比较困难的。因此，通过研究变形监测数据序列的结构和规律，建立起动态的预测模型，来反映变形的特征，从而推断变化趋势，就成为一种行之有效的方法。　　 本文在详尽分析重力坝变形的影响因子的基础上，采用灰色预测模型、有限元确定性模型及神经网络模型的建模方法，首先利用灰色关联度的方法对水位和温度的所有可能因子进行预处理，之后采用灰色多项式模型有效的模拟了时效因子的变化过程，最终根据大坝及其基础的实际工作性态以及各监测项目的实测数据，通过MATLAB语言编制的相关程序的计算，建立了三种适合于重力坝变形分析和预报的数学模型——灰色预测模型、有限元确定性模型及神经网络模型。　　 文中通过对实际工程的模型计算，得出GM(1,1)模型总体来说可以模拟和预测大坝的变形，是缺乏信息系统建模的有效手段。利用有限元方法建立大坝变形分析的确定性模型，结合大坝的物理力学性质对大坝变形的影响进行了定量分析。从而避免了数学统计模型主要依赖于数学方法处理变形资料的不足。BP网络模型的拟合度和预报精度都是很高的。　　 本文的研究结果表明，GM(1,1)模型的短期模拟效果良好；有限元确定性模型的复相关系数接近0.8，剩余标准差为0.6～0.9，满足精度要求，而且由于水压，温度因子的物理意义明确，对大坝运行监控的针对性较强。BP网络模型在预测方面的能力是非常强的。