本发明涉及水利工程信息化处理技术领域，公开了一种基于深度学习的施工期边坡开挖实时监测预警方法及系统，方法包括对监测数据进行预处理，预处理包括监测数据平滑与异常点去除；采用遗传算法自动搜索时序模型的最佳输入步长，并对模型的结构和参数进行优化，对边坡监测数据进行预测；采用监测数据统计分析的方法，建立边坡风险监测标准机制。系统包括预处理模块、模型建立模块、统计分析模块。本发明提高边坡监测数据的可靠性和有效性，减少地质灾害的发生风险。具体来说：对监测数据进行预处理，去除异常点能够减少因为噪声或异常数据而引起的误判。采用遗传算法自动搜索时序模型的最佳输入步长，能够更精确地预测边坡的变化趋势。