岩土工程变形是工程系统内部复杂力学机制的宏观反应,蕴含了施工过程中的力学演化信息,若能从中挖掘演化规律,利用已有的实测变形数据建模预测未来变形量,进而反馈于原设计,及时调整施工方案或采取相应处理措施,可有效降低发生工程事故的可能性。该方法成功避开了复杂的岩土变形机理,可作为工程信息化施工和动态控制的有效途径。因此,针对岩土工程的变形预测和控制研究具有重要意义。岩土工程多以岩土体作为工程环境或工程材料,岩土体是一种非均质的、各向异性的弹塑黏性体,加之地质条件的复杂性,使其力学参数和力学现象都具有很强的随机性和不确定性,导致岩土工程的变形预测和控制具有相当的难度。此外,岩土工程变形还受到工程地质条件、场地环境条件、地面荷载、施工方法、施工进度、时间和温度等多种因素影响,使其变形序列除了具有岩土力学变化的内在规律外,通常还带有一定的随机性,即可将岩土实测变形序列分解为趋势序列和随机序列。其中,趋势序列体现了岩土工程变形的内在规律,是变形预测的主要依据；随机序列属于噪声序列,具有一定的平稳性,若选择人为剔除该部分信息,会降低预测结果的精度和真实性。因此,在岩土变形预测过程中,应针对趋势序列和随机序列的各自特征分别建立预测模型进行分析。本文基于时间序列预测法理论,以岩土工程变形实测数据为基础数据,结合小波变换、粒子群算法优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和自回归移动平均模型(ARMA)提出了联合的岩土变形预测方法和模型,基本思路是：对于施工前期的变形实测数据,首先利用Db4正交小波将其分解为趋势时间序列和随机时间序列；然后,针对趋势时间序列,先采用相空间重构技术进行预处理,再建立PSO-LSSVM模型对其进行预测,针对随机时间序列,直接利用EViews软件中的ARMA模型对其进行预测；最后将两个子序列的预测值叠加作为最终预测结果。将本文方法分别用于基坑工程实例和地基工程实例的变形预测分析,充分验证了预测方法和模型的有效性。