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随着高层建筑和地下结构的发展,深基坑施工普遍展开。随着深基坑工程数量急剧增长,在积累逐渐丰富的设计和施工经验的同时,基坑事故也不断发生。据不完全统计,截止2007年12月,全国37个大中型城市已经发生166起重大基坑安全事故,给国民经济与人民生命财产造成了重大损失。基坑事故主要形式为支护结构大位移破坏、基坑塌方及大面积滑坡、基坑周围道路开裂与塌陷,相邻地下设施变位与破坏、临近建筑物开裂与倒塌等。分析统计事故原因,任何一起事故都与监测不力或险情预报不准有直接关系。因此,对深基坑进行有效监测,对监测数据进行科学及时的处理和信息化施工是非常有必要。本文围绕深基坑的监测、变形控制和信息化施工,开展了以下几项工作:首先介绍了基坑监测的主要内容和使用的技术方法,对监测工作的实施做了详尽的介绍,包括监测内容、监测仪器的原理与使用、注意事项、资料的处理等。论文提出了使用BP神经网络算法对监测数据进行处理预报,利用BP算法的高非线性映射能力,对数据进行了有效的处理。其次,在介绍人工神经网络算法的基本理论的基础上,重点介绍了BP神经网络算法和BP神经网络的模型的建立。BP网络工程应用中存在一些难点:网络结构的确定是BP神经网络工程应用的重要的工作,但是,确定输入层单元个数、各单元代表的参数意义、隐含层单元数选择、学习误差的控制、数据归一化方式和运算量大等都是较为复杂的问题。本文针对上述问题,结合工程实践,选取了合适的参数,组建了适用于基坑变形预测的模型。并在matlab平台上实现了数据处理。然后,以广州轨道交通5号线某基坑工程实践为例,对基坑的变形监控和信息化施工做了实践性研究,就基坑信息化施工的实施,作出了理论和实践上的研究,取得了较好的结果。最后对全文的工作做了总结,并对今后的研究工作进行了展望。