岩土力学参数合理取值是边坡稳定性评价、预测和边坡防治工程设计的前提。传统的岩土参数取值主要依靠现场试验、室内试验及工程经验获得。通常由于客观因素和主观因素的制约而导致岩土参数不符合实际，使工程设计的不合理而最终酿成工程的失败。　　 岩土力学参数反演方法为获取更为准确的岩土参数提供了有效途径。通过对实际位移的监测数据反算岩土参数。首先通过试验或者经验获取岩土参数取值的范围；然后通过正交试验设计出具有代表性、多因素和多水平的试验方案；再者通过有限元软件对边坡进行建模，根据前面设计出的试验方案对边坡变形情况进行模拟并获取模拟的边坡位移，这样就获得了进行反演分析的样本；最后基于MATLAB 工具箱的BP 神经网络进行建模，通过对样本的学习和测试，达到满意效果后，对边坡的岩土参数进行预测。　　 利用BP 神经网络通过对边坡实际监测的位移进行学习和测试，当达到要求精度后，可以通过训练好的BP 神经网络对边坡的变形进行预测，与实际监测数据对比，表明预测的效果较好。