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邻近区域施工,致使地铁沉降呈现复杂的非线性变化,对此,本文以时间序列与BP神经网络为基础,对两者的融合算法进行研究。通过对某城市地铁沉降监测数据进行预报和分析,证明了BP时间序列以时间序列做趋势分析,避免了BP神经网络由于局部最优导致局部极小值的问题;以及采用BP神经网络对时间序列模型的预报残差进行分析,体现了BP时间序列误差自适应补偿的优势,使其预报结果的稳定性更高。