伴随城市的不断发展,城市用地日益紧张,基坑工程规模也越来越大。基坑开挖势必导致基坑整体变形,如何控制变形,保证基坑工程安全,减小对周边环境的影响成为重中之重。基坑变形受到多因素影响,现有大部分研究成果多为单独分析各影响因素对基坑变形的影响,少有分析多因素调整条件下基坑变形规律。由于深基坑工程的重要性,更应加强对深基坑工程变形的影响因素研究。人工神经网络可以较好模拟基坑的非线性变形,所以常用神经网络预测基坑变形。但现有研究成果大多采用前期变形数据分析预测后期变形的方式,对施工的连续性有较高要求,本文基于基坑工程变形影响因素研究,探讨了基于深基坑变形影响因素的神经网络深基坑开挖建模方法,可以更好的反映出施工过程中复杂的状况。本文着重研究了:(1)以某在建深基坑的工程实例为依托,根据基坑工程变形监测结果,对基坑开挖引起的地连墙水平位移、坑外地表沉降监测数据进行了分析,揭示了基坑在开挖过程中变形形态及规律。(2)借助FLAC-3D有限差分软件对基坑的开挖全过程进行数值模拟研究,分析了开挖过程中基坑的变形规律:地连墙水平位移先呈“倒三角形”后呈“弓形”;坑外地表沉降最大值出现在距离基坑一段距离处,曲线呈现“凹槽型”分布。虽然模拟结果与监测结果数值存在偏差,但变化规律基本一致,从而验证了模型的可靠性。借助正交试验法与数值模拟模型,综合比较了多因素调整下基坑开挖的变形规律及作用方式,借助SPSS软件分析支撑刚度与地连墙厚度对地连墙水平位移、基坑周边沉降影响的线性表达式。当以地表沉降为参考值时,基坑影响因素按影响程度从大到小排序为土体弹性模量、地连墙厚度、土体黏聚力、支撑刚度、土体内摩擦角。当以地连墙水平位移为参考值时,基坑影响因素按影响程度从大到小排序为:土体弹性模量、地连墙厚度、支撑刚度、土体内摩擦角、土体黏聚力。(3)根据BP神经网络基本原理,提出了等时距序列、监测时间序列、影响因素序列深基坑变形预测的建模方法。基于基坑变形影响因素分析结果,选取土体弹性模量、土体黏聚力、土体重度、开挖深度、内支撑层数为神经网络预测模型的影响因素。借助监测数据验证了预测模型的精度和可行性,为同类基坑工程的设计及施工过程的变形控制提供建议。