在国民经济飞速发展中,基础设施发挥着重要的支撑能力。随着基础设施(公路、铁路等)修建的增加,随之而来的隧道建设也会越来越多,修建过程中遇到的困难挑战也会更多。研究合理的变形预测理论和方法,掌握变形规律、更加准确地获得变形预测数据,对解决隧道支护不及时、变形监测数据简单预测分析准确性低等问题,保障隧道施工安全、提高隧道的安全使用寿命和防灾减灾都具有十分重要的意义。本文提出改进小波-BP神经网络模型对隧道变形监测数据进行分析预测。首先利用小波变换理论对变形监测数据进行降噪处理;再基于BP神经网络理论方法对变形数据进行分析预测,得到更好的围岩变形趋势。传统硬阈值函数去噪后的数据在阈值点处会产生一种突变(震荡)现象,软阈值函数去噪后的数据会存在±λ大小的偏差;BP神经网络存在容易陷入局部极小而得不到全局最优、收敛速度慢等缺点。针对上述问题,用新阈值函数和遗传算法理论对小波-BP神经网络模型进行了改进。使用改进的模型对岑川隧道的拱顶、围岩和相关地表的监测数据进行预测分析,将前期开挖的监测数据作为训练样本,预测后期变形数据,并与实测数据对比。预测分析结果表明,将改进的小波-BP神经网络模型应用在隧道变形监测数据处理中,预测精度更高,更准确。该方法对隧道变形监测数据分析预测有很好的效果,可以用在后续的工程实践,并在其他类似工程中推广应用。