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在对基坑的监测数据进行预测和盒析中，现有的一部分方法很难满足实际施工中高度非线性问题的拟合。如指数法预测的沉降量往往偏小，双曲线法预测的沉降量往往偏大，而GM（1，1）对观测值的累加往往又不具有指数规律。考虑到这些局限，引用BP神经网络，以苏州地铁2号线某工程为例，结合历史的沉降监测值，对其基坑周边地表短期沉降进行预测。实践表明，该方法预测误差较小，为基坑周边地表沉降的预测提供了一种较好的途径，在基坑动态设计与信息化施工方面具有重要的参考价值。