盾构在始发、穿越风井、接收、联络通道等重要区段的施工会造成管片受力的变化,进而引起管片的变形,严重时会出现裂缝,导致隧道内涌水涌砂现象,发生灾难性的后果。目前管片结构应力监测技术日趋成熟,施工安全在一定程度上得到了保障,但在风险应对机制还不是十分完善的情况下,利用预测模型来争取到更多的风险应对时间,可以更好地保证施工安全,减少事故造成的损失。本文以武汉地铁四号线盾构隧道工程实测数据为基础,通过数据的初步处理,指出了管片结构应力时序变化的一般规律。对管片结构应力的影响因素进行分析,从定性的角度说明了在盾构掘进过程中,管片结构应力变化具有混沌性。结合混沌理论与BP神经网络,构建了混沌时间序列预测模型,将工程实测数据代入模型,分析了数据的混沌性,并进行管片结构应力预测分析。随机选取一个2000组的管片结构应力时序段作为混沌时序预测的样本,基于MATLAB软件,完成管片结构应力混沌时序重要参数的计算。其中C-C法算得的嵌入维数m?5和延迟时间??3,将算得参数结合坐标延迟法,实现相空间的重构。Wolf法算得的混沌时序的最大Lyapunov指数λ=0.6487>0,验证了时间序列的混沌性。重构后的相空间为BP神经网络提供了输入层、输出层数据和输入层节点数。根据嵌入维数初始化BP神经网络结构。进行神经网络训练,得出预测结果,利用MSE(均方误差)、MPE(平均百分比误差)、最大最小绝对误差、最大最小误差百分比来衡量预测结果的准确度,其中MSE=0.0313<0.05,MPE=0.042%<0.1%,衡量结果表明混沌时间序列预测模型对于管片结构应力的预测能保证较好的精度。