在当前技术的发展中，多维建模与数据挖掘技术在地质监测领域，尤其是滑坡监测方面的应用，已成为关注的焦点。从提供的文件内容来看，该文档涉及了安全监测、位移监测、多维建模、数据挖掘以及时间序列分析等多个知识点，以下将详细展开这些知识点。
安全监测是研究和防治滑坡的关键手段。其中，位移监测作为一种最常用的监测手段，涉及到对滑坡体沿不同方向位移量的测量。它可以帮助研究者及时掌握滑坡体的变形状态，对滑坡的潜在危险做出预警。在本研究中，通过深入分析滑坡位移监测时间序列数据，能够更好地理解滑坡发生和发展的动态特性。
数据仓库的概念在该研究中被运用，它是一种用于存储大量历史数据的系统，这些数据经过抽取、转换和加载（ETL）处理后，可以用于复杂的数据分析和决策支持。数据仓库能够支持复杂查询和多维数据分析，这是单个平面文件所无法提供的。通过使用数据仓库，研究人员能够对历史数据进行更为深入的分析和挖掘，从而为科学决策提供更为坚实的基础。
多维建模是数据仓库中的一个重要概念，它能够把数据仓库中的数据组织成多维结构，如立方体（Cube）。这样的结构可以直观地展现出数据的多维特性，并允许用户从不同的维度和层次进行查询和分析。在滑坡监测中，这种建模方法可以用于表示滑坡体位移的多维数据集，它包括了多个维度（如时间、空间位置等）、概念层次（例如时间可以分为年、月、日等不同层次）以及度量（如位移量的大小）。
数据挖掘是利用特定算法从大量数据中提取信息的过程，它的应用为数据分析提供了自动化决策支持。数据挖掘不仅能够发现数据中的模式、关联、异常等，还能通过建立预测模型来预测未来的趋势或行为。在滑坡监测中，数据挖掘可以发现位移变化的规律性，并预测滑坡发生的可能性。
时间序列分析是分析按时间顺序排列的系列数据点的一种统计工具，可以用来预测未来某个时间点的值。滑坡位移监测数据具有时间序列数据的特性，通过对这些数据进行时间序列分析，研究者能够理解滑坡位移随时间的变化模式，并预测滑坡发展趋势。
本研究中所使用的Microsoft时序算法是一种时间序列预测方法，它基于以前的数据点来预测未来值的算法。在SQL Server 2005 Analysis Services中，通过将这种算法应用于滑坡位移监测时间序列数据，实现了对滑坡位移的预测分析。与实测数据对比后，误差较小，表明该算法在滑坡监测数据的短期预测中是可行的。
从提供的文献内容来看，本研究为我们提供了一个新的视角和工具来监测和预测滑坡位移，这对地质灾害的防治具有重要的意义。通过对滑坡监测数据的深入分析和挖掘，我们可以更好地理解滑坡的动态过程，为滑坡预警和灾害防治提供科学依据，降低地质灾害带来的风险和损失。
通过这份文档的内容，我们可以看到数据挖掘、多维建模和时间序列分析技术在滑坡监测领域的具体应用。这些技术的发展和应用，不仅可以提高地质灾害预测的准确性，还能促进地质监测领域的技术进步，为减灾防灾工作提供有力的技术支持。
