随着我国城市化速度的加快,地铁在全国掀起了建设高潮。为保障地铁施工运营的安全,应对其进行变形监测及预报。变形监测的目的在于获得变形体的变形观测资料,应用变形资料科学准确的分析变形体的变形状况,掌握变形的特征和规律,从而对变形体的变形趋势进行准确的分析和预报,为工程建设提供决策依据。目前主要的变形监测预报方法有回归分析、时间序列、灰色模型、卡尔曼滤波、神经网络和组合模型等。上述单一预测模型均利用变形的原始监测资料对变形体的变形趋势进行预测,为了达到对单一预测模型的改进,得到更准确、更长时的预报,本文改变了传统的仅利用变形体原始监测数据预测的模式。从变形本身和引起变形的因素入手,考虑已经获得的以及未来的变形体的变形资料都受到外界条件的影响,通过多项式最小二乘拟合和自回归拟合的方法,对变形体的变形监测资料加入外界条件变化的影响,从而达到对变形体原始监测资料的修正,对修正后的变形监测资料应用时间序列法预报,效果明显优于原始变形监测资料应用时间序列预测的效果。本文以昆明地铁2号线首期工程金星站明挖基坑监测数据为依据,由于地铁围护结构墙顶主要受到钢支撑结构力的作用,所以实验数据采用基坑北端水平位移点SP5和轴力测点ZL1-4,水平位移点SP4和轴力测点ZL1-3；两组测点分别位于同一布点位置,对同期观测数据60期预测后10期,对同期观测数据70期预测后10期,共4组实验。应用多项式最小二乘拟合和自回归拟合对墙顶水平位移修正,即加入了钢支撑作用的影响。对修正后的水平位移应用时问序列预报,发现优于未修正的墙顶水平位移时间序列预报的效果,实验过程及结果均采用MATLAB编制计算机程序实现,减少了工作量,达到了预期的效果。