本文采用有限元分析软件ANSYS的优化技术对基坑土体参数进行了优化反分析。采用平面有限元理论及“生死”单元对基坑进行开挖模拟,利用基坑的开挖模型及基坑实测位移值反分析基坑土体的力学参数,利用这些参数可以对实际工况进行模拟。将人工神经网络应用于基坑变形预测,并通过软件MATLAB编程加以实现。由于BP神经网络和径向基神经网络在预测中各有优缺点,本文利用两种方法对实际基坑工程变形分别进行网络训练预测,并根据预测结果比较分析,选择一种较适合本基坑变形预测的方法。针对基本BP网络收敛速度慢及易陷入局部极小的特点,本文就以下两点对基本BP网络进行了改进。(1)根据实际工程结合经验公式法先确定了隐含层点数的大致范围,再通过试验法对网络训练试算,得出输出精度较高的隐含层点数。(2)利用传统数值优化方法中的L-M算法和动量梯度下降法对BP网络进行训练。在径向基RBF网络和广义回归(GRNN)网络对基坑变形预测的过程中,结合训练样本的输入,通过调整分布密度的数值得到最佳网络。