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工程建筑在施工及竣工后的运营与管理期间都存在着变形，变形如若在安全范围内，就不会发生工程事故，若超出安全范围，引起的工程事故将严重威胁人类的生命安全并造成财产经济损失。因此，研究工程建筑的变形监测、分析与预测预报是人类永恒的主题。本文在阐述工程建筑变形监测、分析与预测预报重要意义的基础上，分析目前变形监测分析、预报的研究现状，提出了多视角模型下对工程建筑群的变形分析与预测进行研究，研究混沌理论、云理论、数据融合技术与时间序列预测模型、神经网络预测模型以及灰色预测模型进行融合与改进的方法，并对工程建筑群内的大坝、高层建筑以及工程滑坡、崩塌的变形进行分析与预测，得到以下成果和创新： 1、提出了多视角模型下对工程建筑群变形进行分析与预测研究。运用时间序列预测模型、神经网络预测模型、灰色预测模型与混沌理论、云理论、数据融合技术，研究了混沌理论与时间序列预测模型融合，云理论用以变形分析、云理论与三次平滑指数模型融合、云理论与神经网络模型融合，数据融合技术与灰色预测模型融合以及灰色预测模型的改进，并用上述方法对工程建筑群内的土石坝、高层建筑、滑坡、崩塌等的变形进行分析与预测。 2、基于混沌理论研究了混沌时间序列在高层建筑物变形预测中的应用。通过识别高层建筑垂直变形时间序列是否具有混沌特征、计算时间延迟和嵌入维数以进行重构相空间，并应用一阶局域预测模型、加权一阶局域预测模型和最大 Lypaunov指数预测模型对高层建筑垂直变形进行预测，采用加权一阶局域预测法分别进行了1步、2步、3步和4步预测，计算结果证明加权一阶局域法预测精度最好，适于短期的变形预测。 3、基于云理论研究了云模型在变形分析中的应用。在论述云理论的基础上，应用云理论对土石坝的垂直变形做了定性分析、定量分析，并实现定性分析和定量分析的相互转换，丰富了变形监测数据分析方法；以变形监测数据为基础，运用云变换方法和最小二乘方法进行了监测数据的拟合，结果表明：云变换方法的拟合效果好于最小二乘方法。 4、将云理论与三次指数平滑模型融合，利用云逻辑推理法确定三次指数平滑模型的平滑系数，给出了基于云模型的三次平滑指数模型，并结合土石坝变形规律，用此模型对土石坝垂直形变进行拟合和预测，结果表明，基于云推理的三次平滑指数预测模型具有较好的拟合和预测精度。 5、将云模型与RBF神经网络进行融合，用云模型确定神经网络部分参数，给出了基于云模型的RBF神经网络，并结合土石坝变形规律，用此模型对土石坝垂直变形进行预测，结果表明基于云模型的RBF神经网络模型的预测精度优于RBF神经网络。 6、基于灰色理论研究了灰色模型在变形预测中的应用。鉴于GM(1,1)模型建模数据量选取不确定性以及长时距预测精度降低的问题，引入数据融合技术，给出数据融合灰色预测模型，结合滑坡变形规律，用此模型对滑坡变形量进行预测，提高了滑坡预测精度。 7、鉴于利用GM(1,1)模型进行预测往往存在一些预测偏差过大的情况，提出了相应的背景值积分优化、参数的二次拟合优化及残差改化修正方法，建立了灰色多重修正模型，结合崩塌变形规律，用此模型对崩塌变形进行预测，结果表明灰色多重修正模型具有较高的预测精度。