随着人类社会的不断进步和经济的飞速发展,各个城市都在大力进行各种工程项目的建设。而工程建筑物的安危直接关系到国民经济的生产进程,因此,对其进行及时、准确的变形监测并对监测数据进行分析处理和预测就显得尤为重要。本文系统阐述了变形监测网的经典平差、秩亏平差及拟稳平差的理论知识,并以某一水准网数据为例,分别采用这三种平差方法进行计算,由计算结果表明采用不同的平差基准,得到的变形量就会不同。平差时,参考系的选取要与实际情况相符合。还详细阐述了变形监测网点位稳定性分析的方法,主要研究了对监测网稳定性进行整体检验的平均间隙法,以及对单点位移显著性进行判定的t检验法,应用这两种方法对某一监测网进行点位稳定性分析。目前,传统的变形监测数据处理方法有很多,而卡尔曼滤波也是应用较广的一种动态数据处理方法。标准的卡尔曼滤波模型把参数估计和预报有机的结合起来,可以实时的反映运动目标的状态,但是它也有一些局限性,比如初始参数的选取比较困难、在某些条件下容易发散造成状态估计不可信等缺点,所以在实际的应用中存在一些不足之处。而自适应卡尔曼滤波在利用观测数据进行递推滤波的同时,实时的对未知的或不确切的模型参数和噪声的统计特性进行适当的估计和修正,以便减弱模型误差的影响,使滤波结果更接近于实际[8]。所以,本文较系统的阐述了卡尔曼滤波的基本原理,介绍了初值的确定问题,并重点介绍了利用方差补偿自适应卡尔曼滤波理论建立的监测数据处理理论、方法和模型,对某一高层建筑物的工程实例进行分析,对变形监测数据分别采用标准卡尔曼滤波和方差补偿自适应卡尔曼滤波方法进行处理,并分别与实测值进行比较,得出方差补偿自适应卡尔曼滤波数据处理的结果较好,能满足工程的需要。