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基于小波去噪原理，对基坑变形数据小波去噪过程中的相关参数进行优化，对于去噪中的影响因素和作用规律研究有积极意义。利用最优小波去噪将原始监测数据分为趋势项序列和误差项序列，再利用BP神经网络对两序列加以预测，并与传统BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明：采用硬阈值取值和10层小波分解时的去噪效果最好，且通过去噪分离了原始数据的长期性和游离性，增加了数据的可预测性；并且由后期预测结果可知，小波神经网络预测精度要优于传统的BP神经网络预测，具有更高的可信度。