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针对神经网络用于基坑变形预测存在结构难确定、训练易陷入局部最优及易过学习等问题，以已有的周边地表沉降为样本，利用最小二乘支持向量机（LS—SVM）建立基坑地表沉降预测模型，应用网格搜索算法优化模型参数，对基坑周边地表沉降进行连续滚动的多步预测。实例结果表明，LS—SVM用于基坑周边地表沉降预测效果较好，具有所需数据少、推广能力强等优点。