对变形监测数据进行处理、分析是掌握建筑物运行性态的重要手段，是判断建筑物是否安全的科学依据。如何充分利用监测信息来准确地判断建筑物的安全性态是变形监测中的关键问题。针对传统数学模型应用中存在的不足，本文研究了遗传规划模型，对该模型的计算方法进行了深入的分析和探讨，提出了改进的措施，并应用于变形监测数据处理。主要研究内容及结论如下：1．深入分析了控制参数对GP模型规划结果的影响。通过对不同坝型、不同项目观测点的测试，得到适合不同项目观测点的选择概率、交叉概率和变异概率。2．探讨了个体树的生成方法。在分析生长法和完全法个体树生成特点的基础上，深入研究了等梯度生成法。实例表明，等梯度生成法产生的染色体呈均匀分布状态，能较好地覆盖问题的解空间。3．对提高初始群体性能的方法进行了改进。在分析目前常用的几种方法的基础上，研究了改进的最优排序法。与其他方法相比，该方法提高初始群体性能的效果更加明显。4．进一步完善了编辑算子。在研究编辑算子的一般规则的基础上，探讨了基于子树的编辑方法，实例表明，该方法能有效地减弱个体树中的冗余。5．结合实例验证了GP模型的实用性。分别利用遗传规划模型、回归分析模型和人工神经网络模型，对大坝的实际监测数据进行处理，分别得出各自的监测模型，并利用这些模型进行预测；通过三种模型预测值与实测值的对比分析，证明了GP模型在某大坝监测数据处理中具有更高的精度和可靠性，并具有较高的实际应用价值。