近年来随着深基坑支护技术的发展,基坑支护工程的设计正逐渐由传统的单纯验算强度和稳定性的方法过渡到按变形控制进行设计,而变形控制首先要进行变形预测分析,即对支护结构在设计使用条件下的变形趋势和变形量做出预测。相对于其它支护形式,复合土钉墙的变形受更多因素的影响,因此很难通过传统的先建立力学模型然后利用本构关系计算变形的方法对其变形进行计算或预测。鉴于复合土钉墙变形与其影响因素之间的关系具有高度非线性、不确定性的特点,利用具有很强的非线性映射能力和高度的容错性的人工神经网络对其变形进行预测,不失为一种有效的方法。本文首先分析了复合土钉墙水平位移的潜在影响因素,然后对BP神经网络(简称BPN)算法的机理进行了阐述。接着在分析了深圳地区14个采用复合土钉墙进行支护的基坑工程的数据的基础上,优选出了36组数据作为神经网络训练和检验样本,其中训练样本那30组,检验样本6组,利用BP神经网络建立了复合土钉墙支护结构的水平位移预测模型,对复合土钉墙支护结构的水平位移进行了预测研究,通过对检验样本的预测结果和实测结果进行对比分析,表明本文所建立的神经网络模型具有较好的精度和适用性,可用于对深圳地区采用复合土钉墙进行支护的基坑工程进行水平位移的预测。