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针对以往预测模型在数据少和噪音干扰下出现预测精度降低的问题，基于分形理论，尝试建立改进的变维分形预测模型，并以小湾工程边坡位移监测数据为例，选取D1、D2曲线作为预测模型的分形参数曲线，计算各曲线的分段分形维数，对位移进行预测，并分别用灰色模型GM（1，1）和BP神经网络进行对比预测．结果证明，这种方法充分利用了分形理论自相似性的特点，抗噪性强，能较好地应用于小数据量监测数据的预测，并且精度较高，有着良好的应用前景．