随着我国经济的快速发展,基础建设也进入一个高峰期,深基坑开挖作为建筑工程的一部分是人们必须经常面对的一大课题。深基坑开挖必然要引起变形,基坑变形的监测和预测作为信息化施工最关键的环节,它也就成为深基坑工程施工设计重点解决的问题之一。然而,基坑变形预测是一个复杂的非线性问题,传统的理论计算法以及目前常用的有限元法都不同程度地存在着局限性。如何能找到一种科学的、准确的用于深基坑变形预测的方法便具有了重大的工程实践意义。本文在前人研究的基础上,详细分析了实测数据分析法中的灰色系统(GM)模型及灰色马尔可夫链(SCGM)模型的基本理论,并在此基础上给出了相关的预测模型;本文在介绍人工神经网络理论发展简史以及其在工程中应用的基础上,深入分析了人工神经网络的结构、特征以及学习算法,并给出了用于基坑变形预测的BP神经网络模型;最后针对同一工程实例,在MATLAB7.0实用工具箱的基础上编译三种理论方法的预测程序,通过选择不同的控制参数段以及训练函数来进行对比分析,从而说明人工神经网络BP模型用于深基坑变形预测是可行的,能够很好的预测变形的未来发展趋势,而GM模型和SCGM模型在监测数据不太多以及安全控制要求严格的情况下可以作为一种辅助性的变形预测手段。