地铁深基坑的安全直接影响了工程质量以及周边环境的安全问题，利用实时沉降监测数据，建立科学预测模型，可以预知监测目标的变形趋势，进而避免重大事故的发生。在本次研究过程中，采用小波去噪方式对原始沉降数据进行去噪处理，然后分别建立去噪前后的BP神经网络预测模型，利用某工程项目数据进行综合研究，分析去噪前后的BP神经网络模型预测成果精度。实验结果表明：基于小波去噪的BP神经网络预测模型精度较未去噪的BP神经网络预测模型有大幅度提高，能够对基坑沉降监测点的变形趋势进行更为科学合理地预测分析。
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