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针对一般小波神经网络存在的学习时间长，网络预测精度低的问题，提出了对网络输入层权值初始值进行归一化处理的优化方法，改进了原有小波神经网络。将改进后的模型应用于某市轨道交通1号线珠江路站深基坑水平变形预测中。监测结果表明，网络输出值与实测值吻合很好，优化后的小波神经网络收敛速度也更快；同时随着大量最新的监测数据输入到网络中学习，将使深基坑水平变形预测更加精确。