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岩土工程的安全不仅取决于合理的设计、施工、运行，而且取决于贯穿在工程设计、施工和运行始终的安全监测。安全监测工作在设计、施工、运行各阶段都发挥相当大的作用，监测信息及时准确的分析不仅为修改设计、指导施工提供可靠的依据，而且为保证工程安全和科学研究提供宝贵的科学资料。本文在进行大量的国内外文献阅读的基础上，基于实际水电站高边坡的大量现场监测资料，对边坡安全监控和稳定性正反分析理论和方法等一系列问题进行深入的探讨和研究，主要研究工作和成果如下：
(1)较为系统的总结岩土工程安全监测资料预处理、时间序列预测预报、反分析、综合评判、可视化分析系统等各方面的研究意义和研究进展，分析相关研究的成果和不足之处。在此基础上，提出本文的主要研究内容。
(2)论述安全监测体系的预设计、监测资料分析、监测系统优化设计的整个思路和实例应用。在初步地质调查的基础上，采用工程类比和理论分析相结合的方法，进行监测体系预设计，初步选定岩石高边坡施工、加固、监测等方案；然后根据边坡施工开挖揭示的新的地质条件、专家群体经验、数值分析，对边坡进行稳定性分析，把分析结果和监测资料的反馈信息相结合，对加固措施和支护参数，开挖方案等进行动态优化调整。
(3)根据信号和噪声在小波变换各尺度上的不同传播特性，剔除由噪声产生的模极大值点，保留信号所对应的模极大值点，利用剩余模极大值点重构小波系数，恢复原有监测信号。将自行编制的该理论的程序应用于实际噪音信号和高边坡安全监测信号的处理中，同时将小波模极大值去噪法的去噪性能跟小波变换阀值去噪法作比较，分析小波模极大值去噪的优势。
(4)将边坡稳定问题看成一个物元系统，将待评价的边坡、评价指标、指标特征值结合成一物元，以物元表示的物元关系建立边坡安全状态的物元评价模型。文章建立了锦屏一级水电站左岸缆机平台边坡的物元评价体系，然后针对评价体系从底层向上层逐项逐层对各监测环境量，即评价指标进行递推评价，得出各区边坡稳定情况，最后综合评价左岸缆机平台边坡的整体稳定级别。
(5)岩土工程位移反分析的相关研究表明，反分析优化目标函数是一个高度复杂的非线性多峰值函数，优化方法直接影响到反演参数的精度和优化效率。本文基于非线性理论中的仿生智能算法，首先讨论粒子群算法特点，引入改进的粒子群仿生智能优化算法对位移目标函数进行优化，结合大型数值计算软件Flac3d，提出改进粒子群算法反分析模型(Adaptive Particle Swarm Optimization～BackAnlysis，APSO-BA)；为证明该模型的优越性，文章利用自行编制的该计算模型程序与传统遗传优化反演程序用于某高边坡的位移反分析计算，从优化精度和收敛效率方面论证该模型的优势；最后利用反演的参数进行测点位移预测。
(6)应力、位移是描述物体受力变形演化的重要物理量，依据监测的位移和应力分析岩体工程演化规律、预测其发展趋势，及时掌握其稳定情况，在工程上具有重要的意义。文章提出用粒子群优化径向基神经网络(Radial Basis FunctionNeural Network Based on Adaptive Particle Swarm Optimization，APSO-RBFNN)对岩体工程安全监测非线性时间序列进行动态实时滚动预测。首先利用C-C方法确定时间延迟τ和嵌入维m进行相空间重构，把给定的一维时间序列扩展成3维或更高维序列；然后利用小数据量法求取最大的Lyapunov指数确定时间序列的最大可预测时间尺度；在最大可预测时间尺度内，以实际水电站高边坡为例，利用APSO-RBFNN网络对边坡混沌时间序列进行判断和预测，其中径向基层的单元数通过K-均值聚类法确定外，其它所有参数：中心位置、形状参数、网络权值，均通过粒子群优化算法在全局空间优化确定。
(7)对锦屏一级水电站高边坡的安全监测资料进行系统的分析研究，为安全监测资料预处理、参数反演、预测预报、边坡稳定评价等提供了可行的研究成果。
通过本文的研究，在安全监测体系优化设计、监测信息预处理、岩体力学参数反演、时间序列预测、边坡稳定评价等方面引入了新的分析理论和方法，丰富了基于安全监测资料的高边坡稳定相关领域的研究。