随着城市建设的飞速发展,深基坑工程项目相继增多,其安全性逐渐引起了人们的关注。深基坑变形监测是深基坑信息化施工的重要环节,是保证深基坑安全施工的重要手段,同时,也是对基坑变形预测的重要前提条件。本文以合肥市轨道交通1号线锦绣大道站基坑工程为研究背景,在综合分析现有资料的基础上,对深基坑变形监测进行了探讨和研究。首先介绍了基坑工程监测的目的、监测的级别以及项目的确定等方面;然后探讨了监测系统的布设与变形监测数据的处理方法;最后结合设计要求,探讨了该基坑工程变形监测和预报模型的方法,确定出合理的基坑变形监测预警值,从而有效地指导整个施工过程安全有序的进行。　　 在数据预测方面,本文分别介绍了灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型各自的优势和不足,灰色预测模型主要用于趋势性强、波动不大的短期基坑沉降预测问题,在数据较少的情况下,可以获得比较准确的预测结果;BP神经网络能预测无序、波动的时间序列,在长期基坑沉降预测中具有较大优势,且在原始数据比较多的情况下能够跟踪沉降数据的变化,获得比较准确的预测效果,然而在数据较少的情况下,预测的效果较差。本文结合灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型各自的优缺点,建立了深基坑灰色-BP神经网络组合模型。通过几种模型对基坑沉降位移数据进行预测,再将预测结果和实测值进行对比,检验结果表明,灰色神经网络组合模型充分发挥了灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型各自的优势,获得了相对较高的预测精度。该组合模型为今后变形监测数据的预测提供了一个较为有效的处理方法,完全能够满足实际应用的需要。