随着城市化进程的加快,其发展规模也在不断的扩大,大型基础设施也越来越多,然而,由于受到自然因素和人为活动共同的外力作用,深基坑工程的安全问题成为制约社会经济发展的一个重要因素。在工程建设中,变形监测贯穿于整个工程的施工和运营管理阶段,是不可忽视的重要问题。目前,用于进行变形预测的方法大致可以分为基于实测的数据分析法与基于理论的计算法。由于科学的进步和对数据预测的需要,基于实测数据的分析出现了不少的预测模型,在实际工程应用中,通过分析各自模型的优势,如果能将不同预测模型的优点结合起来,建立较好的组合模型,便能在一定程度上提高变形预测的精度,进一步保障深基坑工程的安全性。本文以泰安市某小区为实例,通过对变形监测网的建立、观测方法、监测精度等论述分析,在小波去噪的基础上研究并建立回归分析模型、BP神经网络模型及回归-BP组合模型,对原始沉降数据进行了分析预测,具体研究内容如下:(1)根据实际观测数据,利用MATLAB程序对监测点建立回归分析模型和BP神经网络模型并进行预测,根据不同模型的预测结果,分析比较各自模型的优缺点。(2)借助MATLAB程序和EXCEL工具,通过对不同阈值函数、不同SCAL、不同分解层数以及不同小波基函数的比较,以信噪比和均方根误差作为精度评定准则,完成了对实例数据的去噪处理。(3)分别利用建立的回归分析、BP神经网络、回归-BP组合模型,对小波去噪后得到的数据进行预测,并对其预测结果进行对比分析。(4)通过精度评定标准SSE、MSE、MAPE和RMSE的对比结果发现,小波去噪后的单一模型预测结果优于相对应的小波去噪前的单一模型;小波去噪后的组合模型预测结果优于小波去噪前的组合模型;同时去噪后的组合模型预测精度高于去噪后的单一模型,最终得出小波去噪的回归-BP组合模型对深基坑变形进行预测分析更高效、更精确。