随着我国经济飞速发展,全国各地出现了许多大型的深基坑工程,其中很大一部分处于城市中心,基坑工程的施工必然会使周边建筑物发生变形,同时带来一些安全隐患。实时地对建筑物进行监测、分析和处理实测的变形数据,并针对基坑开挖运用合适的预测方法对建筑的变形进行预测,是在基坑施工期间保证周边建筑物安全的重要手段。现在对于变形分析的研究内容一般分为变形的物理解释和几何分析两部分。变形的物理解释的任务是建立变形体的变形和变形原因之间的关系,解释变形的原因。几何分析的任务是在各种荷载作用下描述变形体变形的空间状态和特性。针对深基坑开挖导致的建筑物变形问题,本文首先通过改进的灰色系统模型对数据进行处理；其次结合BP神经网络模型的自学习性强的特点,对改进的灰色系统模型的预测误差进行改正。通过对其精度的分析可知,该组合模型对建筑物变形的预测可以达到很高的精度；最后,本文基于深基坑开挖前的地质资料,运用有限差分软件FLAC3D建立深基坑支护结构、周围土体和建筑物的简化模型,并通过深基坑工程开挖初期建筑物的变形监测资料对该模型参数进行优化,并根据该模型对深基坑开挖进行模拟,对建筑物上的监测点做预测,其预测结果稍大于实测结果。