本发明公开了一种基于深度学习的地基沉降预测方法及系统，方法包括数据采集、数据预处理、建立地基沉降预测模型、自适应步长调整梯度和实时预测地基沉降变化量。本方案基于SMOTE来平衡数据以增强预测，并使用MinMaxScaler来消除特征之间的维度差异；基于设计双向LSTM层和隐藏层进行建立基于深度学习的地基沉降预测模型来补偿特征选择方法的分散性，注意力机制层动态计算每个特征的相关网络权重，从而使得模型性能优异；使用一系列步长和缩放因子来调整搜索方向，以最小化损失函数；最终找到最优的步长和参数，以提高模型的性能。