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隧道工程围岩-支护系统稳定性是一个反映隧道地质环境、支护结构与施工方法的综合性指标，因此能够在隧道工程中普遍应用的、并有一定实际效能的围岩稳定性分析预测技术，不可能是某一专门学科理论方法的应用，或某一专业的经验知识与技巧，而必然是一种综合考虑多种工程因素(技术的、经济的、时间的等)的综合性工程技术。所以本文作者在前人工作的基础上，融合了几个专业领域的知识对隧道稳定性分析预测技术做了一些有价值、有意义的研究，主要是将作为BMP84A程序理论基础之一的工程岩体分级用神经网络进行发展，在此基础上采用编程语言对BMP84A程序进行扩充与发展。 首先，根据《锚杆喷射混凝土支护设计规范》(GBJ86-85)提取了影响工程岩体分级的因素并将之定量化，在此基础上采用编程语言Matlab建立起工程岩体分级神经网络，并运用实际工程对其进行了检验。 其次，在将BMP84A程序调试通过的基础上，采用面向对象的Delphi语言和基础编程语言Fortran将边界元位移反分析程序BMP84A进行了扩充与发展，得到了新的BMP程序。BMP程序对隧道围岩具有正分析和反分析功能，并且通过作者的努力，其成为了一个比较完善的系统。 另外，采用以上编制的工程岩体分级人工神经网络程序对鲁布革水电站试验洞进行了围岩分级，在此基础上运用BMP程序对其进行了位移反分析和稳定性正分析，并将分析结果与工程实际及其它专家的分析结果进行了对比。 最后，在以上研究工作的基础上得出了一套快速的、适合于现代信息化施工的隧道围岩稳定性分析的方法。