随着水利事业的发展,水利工程建设条件越趋复杂,这就使得在水电工程建成后工程建筑物面临的安全问题日渐突出。鉴于这一问题,基于数学模型的监测数据处理和预测分析自然被提到了一个重要的位置。本文正是针对这一问题展开研究,从对大坝安全监测数据处理这一目的出发,建立了基于混沌理论的时间序列预测模型,通过模型对基于混沌理论的预测模型的内容和应用方向加以分析研究,并将模型应用到大坝渗流、位移监测数据预测中。确定了适用于水利工程的相空间重构理论计算方法和最大Lyapunov指数计算过程;对于建立模型的精确性,采用了灰色系统模型进行比较分析。主要研究内容和成果如下:　　 (1)系统阐述了混沌理论的基本原理,并设计其求解步骤。结合大坝渗流和位移监测数据的特点,通过对工程实例采集的数据分析,确定大坝渗流和位移监测数据在混沌理论中的适用性和可行性。　　 (2)提出了“相空间重构理论”的几种算法,阐述算法原理,设计算法求解步骤。针对目前多种重构算法进行比较分析,结合实际工程算例,对大坝渗流和位移监测数据进行重构处理,通过多组数值分析比较计算结果,选取监测数据处理适用的计算方法。　　 (3)提出了计算“最大Lyapunov指数”和关联维数的几种算法,阐述算法原理,设计算法求解步骤。在把握混沌特性的基础上,结合实际工程算例,对以上几种方法进行运算求解。判断原型数据的混沌特性。　　 (4)建立了全域法、局域法、加权零阶局域法和基于最大Lyapunov指数预测方法四种预测模型,对其进行工程实例分析。比较上述四种基于混沌时间序列的预测模型计算结果,得出加权零阶局域法在一步预测精度的优越性;在多步预测上,采用灰色理论预测模型预测结果进行比较分析,最终确定基于最大Lyapunov指数多步预测的精度优越性。