论文的研究主题是地铁隧道贯通测量偏差控制、动态变形分析及预报方法研究。rn　　本文以实际工程为背景，研究的重点是结合笔者负责承担的上海地铁二号线：东方路站至东昌路站、东昌路站至陆家嘴路站、陆家嘴路站至河南路站、静安寺站至江苏路站4个区间隧道轴线贯通的实际，研究探索出一套适用于地铁贯通测量的有效方法。指出目前国内外普遍采用的等影响原则分配地铁隧道轴线贯通各环节限差的缺陷，提出了切合地铁隧道贯通实际的限差配赋原则。分析探讨并对每一环节的误差进行精度分析、估算，并加以控制。提出在确保隧道轴线贯通的前提下所采用的测量手段和方法，并编制了相应的程序，其有效性以成功地用于解决上海地铁二号线4个区间段的贯通测量任务而得到验证。rn　　论文运用动态数据处理的理论，探讨了从盾构推进中地表变形数据时间序列的分析途径出发，提出了一种简单快速、适宜于工程实际问题的动态变形分析及趋势预报的有效方法。为克服陈旧数据的不良影响，提出动态模型中衰减因子的优选算法，从而用于解决盾构掘进中，地表变形动态系统模型的建立及变形预报。对变形分析及预测的研究扩展到运用神经网络的研究，充分利用神经网络对非线性问题的优势，对人工神经网络用于地铁施工中隧道内部及相应地表变形预测中遇到的技术问题进行了系统的研究，提出了防止网络训练过拟合及局部最小的方法，对影响网络收敛的各技术参数的选择进行了探讨，结果表明：将人工神经网络用于隧道内部及地表变形预测，效果优于其他方法。