在对基坑的监测数据进行预测和分析中,现有的一部分方法很难满足实际施工中高度非线性问题的拟合,如指数法预测的沉降量往往偏小,双曲线法预测的沉降量往往偏大,而GM(1,1)对观测值的累加往往又不具有指数规律。考虑到这些局限,引用BP神经网络,以苏州地铁2号线某工程为例,结合历史的沉降监测值,对其基坑周边地表短期沉降进行预测。实践表明,该方法预测误差较小,为基坑周边地表沉降的预测提供了一种较好的途径,在基坑动态设计与信息化施工方面具有重要的参考价值。