系统地分析研究了深基坑监测系统的建立与布设，通过具体的工程运用，提出了深基坑监测应注意的事项，并对BP神经网络、灰色系统以及灰色系统—BP神经网络组合模型在深基坑水平变形预测中的应用进行了研究和探讨，其后对比分析了BP神经网络、灰色系统与灰色系统—BP神经网络组合模型在基坑变形预测中的特点，得到了以下几点结论：1．深基坑变形监测是深基坑信息化施工的重要环节，是保证深基坑安全施工的重要手段，同时，也是利用系统方法进行基坑变形预测的重要前提条件。因此，深基坑变形监测应制定完整的监测方案，合理布置监测点；尽量使用先进的监测仪器，结合设计要求，设定合理的预警值；及时的对监测数据进行处理，以期能及时发现施工过程中的不确定因素，并为深基坑变形预测提供可靠的基础数据。2．BP神经网络具有良好的容错性和泛化能力，在充分利用原始观测数据进行学习训练后，可以很好的用于深基坑变形预测，预测值精度较高，能够达到工程使用的要求。3．灰色系统预测值曲线能够很好地模拟实测值，特别是对于渐进变化模拟得很好。但是，其预测曲线的波峰波谷与实测曲线比较要相对滞后，说明GM模型如果用于突发事件的预测，其预测精度会较低。4．灰色系统—BP神经网络组合模型可以充分的利用灰色系统和神经网络各自的优点，对于“少样本”、“贫数据”的数据序列可以得到较高的预测精度。5．通过对三种模型预测结果的比较分析，可以看出，在多数情况下，BP神经网络及灰色系统—BP神经网络组合模型的预测结果较灰色系统模型预测结果精确。与BP神经网络相比，灰色系统—BP神经网络组合模型在“少样本”情况下同样能够得到比较准确的结果，同时节省了大量的数据输入时间。