工程变形监测数据的云分析服务是信息化测绘的重要发展方向之一,商业化云计算服务的飞速发展为其奠定技术框架基础。监测数据的云分析必然要求以分布式的海量变形监测数据的高效管理为前提。大型运营期高速铁路基础变形监测项目线路广、区段多,监测项目成果资料标准化、信息化共享管理面临挑战;传统工程变形监测解决方案的多传感器集成化发展使得单项目数据源种类增加,而本地化、应用单一化的数据管理系统难以满足用户多项目集成化、网络化管理需求。本文以解决上述工程问题为切入点,构建基于B/S架构的变形监测数据管理、云端分析与预警发布解决方案,各个环节关键技术取得了以下研究成果:1.通过研究工程监测数据管理的新需求与B/S云端系统的技术架构,构建了基于"预警值提取—云分析与预测—预警信息发布"技术流程的工程监测云分析系统解决方案。2.设计了能够优化海量变形监测数据检索效率的分布式表单存储结构,同时基于数据库存储过程机制实现了多源监测数据预警信息的提取。3.针对卡尔曼滤波云端在线分析与预报中遇到的工程体变形系统数学模型与先验噪声不准确的问题,研究了不同状态模型的卡尔曼滤波与基于极大似然准则的自适应卡尔曼滤波的建模应用过程,为预警信息综合判别与网络化发布提供参考依据。4.在基于仿真数据和实测数据论证自适应卡尔曼滤波降噪改进效果的基础之上,针对新息序列不准确导致过程噪声Q扰动较大的问题,提出了基于新息序列方差调整因子改进的Scale-Q自适应滤波,分析结果表明改进模型降噪效果增强。通过上述构建的解决方案,实现了B/S架构下的运营期高速铁路基础变形监测数据管理子系统与传统工程项目多源变形监测数据集中管理子系统的统一,拓展开发了集云端数据管理、分析、预测、预警为一体的B/S架构应用原型系统。