近年来随着国家推进城镇化的力度不断加大,大量人口涌入城市导致城市尤其是城市核心商务圈建设用地的供求一直处于较为紧张的状态。为了更好的利用稀缺的土地资源,各种高层、超高层建筑鳞次栉比,停车场、购物商场逐渐转移到地下。上述建筑的开发建设,推动深基坑工程项目的快速发展。然而,关于岩土工程的理论研究有待完善,深基坑工程受自然地域环境以及社会环境影响较大,施工本身具有时间长、造价高、技术复杂、隐蔽性强等特点,造成整个施工过程充满不确定性和风险性。因此,在深基坑施工过程中对其风险进行系统、科学的评价对于施工单位具有一定的现实意义,以方便科学地指导施工。本文以深基坑工程施工风险管理作为切入点,着重分析深基坑工程施工过程面临的风险因素。利用WBS-RBS风险识别基本原理将深基坑施工风险与建设单位、施工单位、勘查单位、设计单位、监理单位五方结合,从项目层的角度识别深基坑工程施工过程的风险因素,再结合深基坑施工作业层从土方开挖、边坡支护、地基处理、降水排水、基坑监测五个施工作业层进行全面的风险识别。然后利用主成分分析法(PCA)对指标做初步筛选,降低风险矩阵的复杂性。接着运用数据包络法(DEA)对风险因素做二次筛选,进一步剔除非主要因素,增强关键风险因素的监控。运用层次分析法构建层次化的风险指标体系,降低指标间错综复杂的关系,并对最终筛选后的风险指标进行赋权。最后利用BP神经网络对经二次筛选后的风险指标以及样本集进行训练,提高人工智能运算的精度,得出深基坑工程施工风险等级。深基坑工程风险管理受若干因素的综合影响,整个过程较为复杂,寻找一个科学、适用的风险评价模型对于评价结果有着至关重要的作用,有利于提高深基坑工程施工风险管理的科学性。本文试图将主成分分析法、数据包络法、层次分析法、BP神经网络四种方法结合,同时利用各自算法的优势克服另一种方法评价时的缺陷,实现优势互补的效果,提出了利用数据包络法消除冗余的指标,极大的提高BP神经网络运算的精度和速度。最后,运用建立的风险评价模型对青岛恒大金沙滩深基坑工程实例进行评估,检验模型的科学、适用性,评价结果与实际情况较为符合,验证了本文构建的深基坑工程施工风险综合评价模型的科学、适用性,丰富了深基坑工程施工风险评价的方法,为深基坑工程施工过程提供科学的理论指导,同时对制定风险防范措施,提高整个深基坑工程施工过程的安全性,具有一定的现实意义。