多传感器集成系统获取的数据主要有反映变形位移的几何数据、触发变形的物理量以及外界环境因素，呈现出高精度、实时、动态和连续的特点。与其他监测系统相比。这类监测系统的时空采样率大大提高，逐渐累积形成多源时空序列大数据集，蕴藏着丰富的变形信息，而传统的变形分析方法无法在线实时分析数据，不能满足这类监测系统的需求。本书面向多源时空序列数据集，将高斯过程智能机器学习和现代测量数据处理进行学科交叉融合，就变形监测数据中的异常值提取、监测数据时空插值、变形智能分析和预测、变形区域局部稳定性分析等相关理论方法展开论述，并结合工程监测案例进行分析研究。本书可供从事变形监测、环境灾害监测、机器学习等相关学科的科研人员、高校教师和研究生参考。