混凝土坝由于复杂的结构与工作条件，导致影响其安全性态的因素众多，因此对其安全性态进行诊断存在着较大的困难。针对目前大坝安全监控模型与安全诊断方法存在的不足，本文应用统计分析、BP神经网络、信息熵、云模型等理论方法，从单测点和多测点诊控角度出发，对混凝土坝效应量监控模型和诊断方法展开研究，主要内容如下：　　（1）对混凝土坝各监测效应量的回归因子进行分析研究，建立了混凝土坝变形、渗流以及应力统计模型。同时对统计模型中回归分析方法与BP神经网络方法的优缺点进行分析，提出了利用逐步回归分析方法对BP神经网络模型进行优化，并以实际混凝土坝工程中水平位移测点与扬压力测点为例，验证了该模型的有效性。　　（2）从混凝土坝结构特性与工作条件出发，制定了大坝安全诊断指标选取原则，据此对影响大坝性态安全的各监测效应量进行萃取；参照已有等级划分方法和相关文献，设计了大坝性态安全评语集，并结合实际工程，建立了混凝土坝性态安全诊断体系。　　（3）针对大坝性态安全诊断中梯阶逐层指标权重的不确定性、隶属区间模糊性以及诊断过程中的随机性等问题，给出了定性指标与定量指标的标准量化方法，引入单位约束函数，实现了基于G1法与熵值法的组合赋权寻优；同时引进云模型概念，量化了综合诊断过程中的随机性与模糊性，构建了基于多源信息融合的混凝土坝性态安全综合诊断云模型。