随着城市化的迅速发展,城市地下基础设施的健康监测被视为现代化智慧城市建设中的重要一环。目前,国内外对城市地下基础设施运行综合健康监测的相关研究还处于起步阶段,城市地下基础设施的健康监测存在着数据类型多、数据量大、数据实时性等众多问题。解决以上问题,获得这些大数据背后的价值,对构建智慧化城市有着重要意义。本文首先对城市地下基础设施健康监测感知获取的时间序列数据的预处理技术进行研究,重点解决时序数据清洗中的缺失值、异常值处理问题以及时序数据变换中的数据压缩、时序趋势项提取问题,为时间序列趋势预测服务。在时间序列趋势预测部分,重点对当下流行的在线时序趋势预测技术进行研究,结合时序变点在线检测,创新性地将图像处理拐点检测方法融入时序变点检测中,使用混合预测模型提高了传统预测模型的效率与精度。另外对地下基础设施的健康综合评估进行研究,采用层次分析法建立脆弱性综合评估模型,在此基础上还进一步研究了模糊隶属度综合评价模型以及关联熵与复合物元综合评价模型,对实际的地下综合体外部水灾应用三种模型进行了水灾脆弱性的综合评价。最后,面向城市地下基础设施的健康监测大数据处理平台和微服务架构,设计并实现了以上处理算法及处理模型的算法微服务,在算法服务器上进行了微服务的部署,并实现了与平台系统的联调。进一步还研究了微服务的可拓展性实现与预处理算法服务的加速优化实现。