为保证工程建（构）筑物施工过程中的安全，有必要对其进行系统监测。通过监测及利用观测数据资料，分析和把握建（构）筑物的变形特征及变形的发展规律，进而对其变形趋势进行预测和分析。由于人为、仪器等各种影响因素的存在，造成观测数据缺失或者观测值中含有失误差或者反常误差，导致测量数据结果缺失不完全。但当缺失的观测值对于数据处理必不可少时，就有必要对缺失数据进行处理，以使缺失测量数据处理的质量得到有效提高，并进一步提高测量的精度和可靠性。论文根据EM算法的原理，以城市深基坑工程桩顶沉降监测数据为研究对象，展开对缺失监测数据处理的拟合预测研究，主要做了如下的研究：1.综述现有测量数据处理中常用方法，通过对比多种不完全测量数据处理方法，分析各种方法的适用条件和优缺点。2.对EM算法的基本原理与性质进行简单介绍，分析数据的缺失机制与模式，确定本文研究数据的模式，最后并给出数据处理效果判断依据。3.将EM算法与切比雪夫多项式回归分析法结合应用于不完全测量数据处理中，研究和探讨基于EM算法的多项式回归分析在测量数据处理中的实现步骤，并给出公式推导，为实现基于EM算法的不完全测量数据处理做了理论铺垫。4.分别运用指数平滑法与BP神经网络模型法对实测沉降数据进行预测，对比EM算法处理结果，发现EM算法的整体预测精度最高。说明在不完全测量数据处理中，EM算法是合理可行的。