随着我国城市建设的发展,出现了越来越多的深基坑工程。特别是近年来各大城市掀起的地铁建设高潮,形成的地铁车站深基坑工程规模和难度日益增大。深基坑开挖必然引起各种变形,深基坑工程变形的监测和预报作为信息化施工的关键,是深基坑工程中的重要研究课题之一。论文以某地铁车站深基坑工程为研究对象,开展基坑近邻地表安全监测和基坑变形规律研究。在总结和归纳基坑变形特征和监测方法的基础上,研究的主要内容为:1、详细阐述深基坑开挖对近邻地表的影响,总结深基坑近邻地表变形特征,分析影响近邻地表变形的因素及变形机理。结合工程实例,制定合理的监测方案。在介绍深基坑各监测项目实施的基础上,判断变形控制量,并对原始数据进行分析处理,得出地表变形的时空间规律。2、深基坑变形预测是一个复杂的非线性问题,人工神经网络处理非线性问题具有优越性。为进行基坑开挖变形预测,在BP网络的特征及其学习算法的基础上,分析深基坑变形的时空规律,建立深基坑变形预测的网络模型,编制训练程序,通过BP网络的架构、各参数的选择、网络的训练,实现基坑沉降变形的时间序列预测。同时对BP网络模型内部由不同隐含层节点个数和不同训练函数建立的模型进行对比,选择其中仿真效果和预测结果好的一组模型与RBF网络模型进行网络优化选择,寻求理想的网络模型,为深基坑工程监测提供参考。论文通过分析深基坑工程近邻地表变形特征和监测现状,结合某地铁车站深基坑监测资料,开展神经网络地表沉降预测模型研究,通过不同模拟结果与实测数据的对比分析,探讨预测结果的误差因素,其成果对城市地铁深基坑开挖工程中近邻地表及建筑物的监测具有一定的参考价值。