水利水电、铁路、公路、矿山、国防、资源储备等诸多领域,都有大量的岩体地下工程和边坡工程。据不完全统计,我国近几年每年新修建的水工隧洞就有500多公里,铁路和公路隧道长度达到4000多公里。传统的围岩稳定性分析,无论是数值分析还是理论分析,都是正分析的过程,往往都是采用经验类比确定围岩力学参数,存在不准确性和一定的安全隐患。所以,在实际工程中,通过获得工程的监测数据反分析得到岩体力学参数,进行围岩稳定性安全分析。本文以引汉济渭工程秦岭深埋隧洞为背景,收集实际工程现场的监测数据,进行回归分析预处理,结合有限元计算模型和BP神经网络-遗传算法智能系统,对隧洞围岩力学参数进行反分析。采用正交设计试验和均匀设计试验,对确定的力学参数(弹性模量、凝聚力、内摩擦角)在初始域内进行设计,获得多组参数样本带入到建立的有限元模型中,求出BP神经网络-遗传算法智能系统的训练样本和测试样本。采用遗传算法优化BP神经网络,解决其容易陷入训练时间过长和局部极小值等缺点。将有限元模型计算后的结果作为训练样本和测试样本,构建BP神经网络-遗传算法智能系统。将得到的优化后的力学参数带入有限元模型,进行隧洞围岩开挖前、开挖后和支护后的应力应变、位移变形、塑性区分析,达到围岩稳定性安全分析与信息化施工的目的。研究成果对施工方法变更、预留变形量的确认和修改、施工工序的更改具有一定的参考价值。