摘要：应用高斯过程理论，采用机器学习的方法，针对基坑工程中常规分析方法的预测结果与实测值出入较大的问题，提出一种基于高斯过程的基坑非线性位移时间序列预测的新方法．工程实例应用结果表明，该方法科学可行，具有很强的自学习、非线性动态处理的能力，预测精度高．

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