本文以江西万安水电站大坝安全监测为主要研究对象并参考了其他工程实例，以监控诸如变形、渗流、滑坡、裂缝等方面的安全性能为研究目的，对多年监测数据进行了数据处理、模型建立、监控与反演等问题进行了探讨。统计模型是大坝安全监控中应用最为广泛的一种模型。但建立统计模型的回归方法有多种，这些回归方法各有其特点和适用性；因此，有比较地选择分析模型，对监测资料分析的准确性、系统性具有重要影响。本文结合万安电站大坝的实际特点，对多元回归、逐步回归、偏最小二乘回归进行了综合比较，为万安电站大坝变形监测选择了基于偏最小二乘回归的统计模型并编制了计算机程序。异常值是大坝安全监测中普遍存在且不可避免的数据成分，对数据分析的精度有恶劣的影响。小波分析在异常值检测、去噪等方面有独到之处。本文对小波分析在异常值去除、去噪、分离效应量三方面进行了有益的探索；实例表明，小波分析非常适合大坝安全监测数据的后处理，相比其他方法而言，小波分析耗时少，精度高，是一种十分便捷的分析工具；特别在去除异常值方面，大大减轻了监测人员的工作量，提高了后续研究的精度。突变理论是一门研究不连续现象的定性分析理论，在分析不连续现象方面有着显著优势。突变现象在大坝安全领域十分普遍，如渗流破坏、滑坡、坝基失稳等。本文主要从突变模型的选择、势函数建立方面进行了一些思考和探讨，并建立了基于多年监测数据的某测压管水位的折迭突变模型，算例分析结果与工程实际是相吻合的。FLAC^3D是进行拉格朗日分析的显式有限差分程序。本文探讨了利用FLAC建立确定性模型和混合模型的方法，并以某土坝渗流稳定分析为研究对象，建立了测压管水位的确定性模型，进一步建立混合模型。利用BP神经网络建立了大坝变形监控模型，实例表明其预测效果好于统计模型。并对BP神经网络在参数反演方面的应用进行研究，通过对某土坝渗透系数的反演分析，提高了确定性模型的精度，有一定的应用前景。最后对万安电站典型坝段多年监测资料进行了系统分析。结果表明，该坝段工作状况良好、运行正常。