随着国民经济的持续发展和西部大开发战略的实施,我国先后开工或建成了许多大型和特大型工程项目,这些大型工程一方面对加快国民经济建设、提高人民生活水平、保持社会可持续发展起到十分重要的作用;同时,由于大量的岩土开挖,形成许多工程边坡,如果未对边坡进行治理或治理不够,必会导致大量边坡工程灾害。因此,对边坡进行监测,掌握边坡变形规律,科学预测预报边坡变形破坏,为防灾减灾提供依据具有十分重要的意义。经多年研究、实践,目前对变形观测数据的分析、处理,已形成了一套较为成熟的理论体系,建立了丰富的趋势拟合与预测预报模型,如回归模型、卡尔曼滤波模型、时间序列模型(ARMA)、人工神经网络模型、小波理论以及灰色模型等。小波分析具有多分辨率的特性,在时频两域都具有表征信号局部特征的能力;灰色系统理论是通过生成变换弱化原始序列的随机性,将无规序列变成有规序列,能有效地对生成序列进行预测。本文结合深圳市龙岗区某高边坡变形监测实例,利用小波变换原理对监测数据进行降噪处理和不同频带的分离,进而有效地提取实际变形量,据此对该边坡的变形作出合理的分析和物理解释。用该边坡治理过程中的实际监测数据序列建立非等间隔GM(1,1)模型,对治理后的变形状态进行预测。本文还深入研究了不同序列长度对非等间隔GM(1,1)模型建模精度的影响;并尝试利用小波变换后的数据进行建模,计算结果表明,小波变换结合灰色理论进行建模,能提高预测精度,有一定的适用性,能作为变形预测研究与应用的参考。