隧道监控量测通过对必测项目和选测项目的量测将产生大量数据。由于偶然误差等因素，数据具有一定的离散性和波动性，因此需对其进行分析处理。分析处理过程，首先，应将具有明显错误的数据去掉，若该数据重要或错误数据太多导致无法进行分析，则需考虑补测；然后，对数据进行填表制图、误差处理等计算；最后，分析整理后的数据，分析的目的主要是抓住相关参数与时间之间的变化规律，从而对所测项目相关参数等进行预测，判断设计、施工的合理性，提防潜在危险，并对其预警。目前的预测方法主要有动态方程法、时间序列法、灰色模型法和神经网络预测法四种。
1、动态方程法
动态方程法也称为回归分析法，是目前最主要采用的数据分析处理法。它从自变量和因变量一组数据出发，寻找一种函数模型，尽量将所测数据囊括其中并减小误差。该方法常用函数模型有对数函数、指数函数和双曲线函数三种模型。随着计算机的快速发展，有理函数模型等复杂模型也得到应用。
2、时间序列法
该法运用统计学原理，探求量测数据随时间的变化规律，根据其历史演变规律来预测其未来演变规律和趋势。相比其他预测方法而言，该法显得更加简单、准确。
3、灰色模型法
灰色系统理论在1982年由我国邓聚龙教授提出。它能在数据信息不充分的条件下，建立用于系统未来行为预测的数学模型。随着在隧道监控量测实际运用中的不断优化改进，该预测方法在实际工程应用中已获得较高精度。
4、神经网络预测法
20世纪80年代，神经网络理论得到了长足的进步。它借鉴了人体信息传输系统学，具有在复杂条件下较好的建模能力和良好的数据拟合能力。李元松等人通过对比动态方程法、灰色模型法和有限单元法预测结果发现：神经网络预测法预测效果最佳。
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