通过对万安水电站典型坝段原型观测资料的分析,应用各种数学、力学、信息科学等方法,建立大坝及坝基安全监控模型。考虑坝体位移不仅受到水压,温度,时效三个环境因子的作用,还受到裂缝因子的作用,本文应用神经网络理论,结合MATLAB软件实现并建立引入裂缝因子的万安水电站典型坝段的坝顶水平位移监控模型和引入裂缝因子的J-BP神经网络模型；并将引入裂缝因子的模型与未引入的模型相比较,得出裂缝因子在一定程度上会影响大坝位移并与其他的自变量因子,如水位因子、温度因子存在一定的相关性；应用J-BP神经网络模型来预测坝顶水平位移的具有较好的拟合精度和预报精度,进而为监控大坝及坝基等水工建筑物的运行状况提供依据；同时对统计模型中的各个分量(特别是时效分量)进行物理解释,并分离出时效位移分量,建立时效位移分量的单调非线性数学拟合模型,并结合函数一阶导数和二阶导数的理论；准确地描述时效位移的变化趋势和反应大坝的变化规律,为大坝的工作性态分析提供了有力的依据。其次,利用偏最小二乘回归分析方法建立的统计模型,准确地分离出水压分量δH,然后用结构分析法(连续介质快速拉格朗日差值法)推求在一定取值范围内的坝体弹性模量Ec0。和坝基变形模量Er0。时的水压分量δH′,并对大坝坝体弹性模量,容重,泊松比三个物理参数进行反演分析,得出相应的时间变化曲线。结合万安水电站大坝运行期间1999年到2004年时间段内典型坝段水平位移测点区内监测数据得出混凝土的损伤度变化规律,并与时效位移的变化规律对比分析,得出其变化趋势相一致,为大坝的结构性能分析与安全评价提供更可靠的依据。