[摘  要]针对盾构隧道地表沉降预测问题,在总结现有地表沉降预测方法和理论的基础上,提出基于长短时记忆(LSTM)神经网络构建的地表沉降预测模型,针对南通地铁1号线项目,建立了土体参数、设计参数、施工参数和地表沉降的数据库,通过相关性分析、主成分分析,选择出了影响地表沉降的主要相关因素,然后依托盾构隧道的监测数据作为样本数据对模型进行训练预测,并将LSTM神经网络模型预测值与实际工程监测数据进行对比。结果表明,LSTM神经网络模型能够在短期内预测最大沉降值,

[关键词] 盾构隧道; 机器学习; 神经网络; 长短时记忆;