随着深基坑工程的不断发展,其支护形式日趋复杂,由此带来的一系列问题也使得其在设计与施工中的应用更加苛刻。深基坑工程具有综合性与复杂性等特点,由于其变形和受力机制尚未完全清楚,所以在深基坑围护结构的变形特点及开挖时的变形规律等方面进行了深入地探讨。由于众多因素的影响,深基坑的变形具有很强的非线性和模糊性,而常规的预报模式无法准确地处理复杂的非线性数据。本文以杭州之江路深基坑工程为例,通过数值模拟、土体参数反演以及变形预测等手段展开深入研究,主要工作内容及成果如下:（1）通过有限元软件建立深基坑开挖与支护三维数值模型,采用MMC本构模型对深基坑底隆起、周围地表沉降、围护结构水平位移等进行深入的分析,得出不同工况下其与周围土体变形特点。分析结果显示其变形与基坑开挖的变形规律相吻合,为后续土体参数反演分析奠定基础。（2）通过实测资料,分析了地下连续墙的水平位移、竖向位移、基坑周边的地面沉降及土体深层变形,并将有限元模拟所得结果与现场的实测资料进行了比较。结果表明,两者的变形基本相同,但位移结果仍有一定的误差。（3）以土体割线模量为反演参数,围护结构顶部监测资料为目标函数,建立了基于GA-RVM的深基坑土体参数反演分析模型。采用RVM替代有限元进行正算,拟合误差为0.32mm,拟合结果更佳。同时,将反演结果引入有限元模型并与实测数据进行比较。结果表明,工况1平均相对误差为12.6%,工况2平均相对误差为8.5%,工况3平均相对误差为5.4%,工况4平均相对误差为1.9%。（4）介绍了 LSTM模型与贝叶斯优化算法的基本原理与数学模型,构建了基于贝叶斯优化的LSTM变形预测模型。为检验模型的精确度和适用性,通过将工程实测变形与LSTM模型、BP神经网络和高斯过程回归GPR变形预测结果进行对比。结果表明,本文提出的预测方法具有较高的泛化能力和预测精度,在众多样本的变形预测中具有较大优势。