本文采用BP网络模型，对高坝基岩的变形以及基岩中软弱层的开合度变化情况进行监测分析，主要内容为： (1) 在力学分析的基础上，结合多点基岩位移计的布设情况，确定神经网络模型结构，建立高坝基岩变形的影响因子群，并利用高坝基岩变形的实测数据从中找出比较合理的影响因子组合，作为神经网络模型的输入因子。 (2) 根据基岩多点位移计的特点和分析需要，分别建立一孔多点神经网络监测模型、多孔多点神经网络监测模型、软弱面开合度神经网络监测模型，并以高坝基岩变形的实测数据建立相应模型实例，对其拟合预测效果加以分析，结果表明：所采用的模型结构，模型因子合理，拟合预测效果理想。 (3) 根据蠕变理论和以往的工程经验，建立水压作用下蠕变的影响因子群，在此基础上改进基岩变形监测模型的因子形式，建立基于蠕变机理的基岩变形监测人工神经网络模型，并对实测的高坝基岩变形数据进行分析、比较。实例表明，在选择合适的蠕变因子的情况下，模型的分析精度有所提高。