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隧道洞口处多为软弱岩或浮土，稳定性差，地表位移监测成为判断洞口稳定性的重要手段，因此仰坡沉降变形预测显得格外重要。鉴于仰坡沉降变形具有很强的非线性特征，选取BP神经网络对仰坡的沉降变形进行预测，并验证其可行性，进而利用BP神经网络扩大沉降变形监测的样本。在此基础上，再利用R／S分析对新的监测样本进行重标极差分析，分别得到隧道仰坡沉降一时间序列和变形速率一时间序列的Hurst指数，并结合两项指数确定了隧道仰坡沉降变形的趋势，为判断仰坡的稳定性及治理提供了有力依据。