随着社会经济的不断发展与进步,交通条件成为制约社会经济发展的重要因素。目前,我国正在大力建设的高速铁路,是一项庞大、复杂的系统工程。在工程建设中,变形监测贯穿于工程的施工和运营管理阶段,是不可忽视的重要问题。要保证高速列车能够安全、平稳、舒适地运行,就必须保证线路轨道具有高平顺性,那么必须对高速铁路线下工程的沉降进行有效的控制,尤其是路基的沉降。用来进行沉降量预测的方法大致可以分为两类:基于实测的数据分析法与基于理论的计算法。基于实测数据的分析方法有很多,如回归分析法、灰色系统理论、人工神经网络等,但多数是对建筑物、基坑、边坡、隧道、大坝等工程的变形预测,应用在高速铁路沉降监测方面的模型并不多。本文以杭长客专江西段某区段为背景,对该区段变形监测网的建立、观测方法、监测精度等做了论述,建立小波神经网络模型,对路基沉降数据的分析预测做了深入研究,具体工作如下:(1)研究了利用小波分析实现信号去噪的方法,运用小波阈值算法对路基沉降数据进行去噪,对原始数据中存在的噪声进行处理,期望对未来的预测结果更加准确。(2)研究BP神经网络算法,对传统BP神经网络模型算法中存在的局限性进行了优化改进,较好地克服了其存在的局部最小、学习效率低、收敛速度慢等问题,并将改进模型应用于变形预测。(3)探讨小波变换与神经网络的结合方式,结合小波变换和BP神经网络各自的优点,构建小波神经网络模型,对其进行改进并验证效果。(4)借助MATLAB软件构建模型,分别得到BP神经网络模型预测值、小波神经网络模型预测值,将其与实测值进行对比,分析其性能,实验结果表明,小波神经网络优于单一的BP神经网络,对高铁路基沉降进行预测分析更高效、更精确。