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通过对桥梁桩基的沉降预测，能有效地评价和判断桥梁的稳定性，为现场施工提供一定的指导依据。同时，系统性的预测方法能有效提高预测精度，因此，将灰色模型和BP神经网络进行耦合，建立了桥梁桩基沉降的初步预测模型，再利用马尔科夫链建立误差修正模型，实现桥梁桩基沉降的分阶段预测。该模型发挥了灰色模型“累加生成”灰色序列的优点，增加了沉降数据的规律性，又充分利用了BP神经网络和马尔科夫链的非线性预测能力，具有系统性强、全面性高等优点。同时，利用2个实例进行验证，结果表明实测值和预测值较吻合。其中，实例1平均相对误差为1