本文利用神经网络理论，以边坡稳定性影响因素作为输入神经元，稳定系数作为输出神经元，在MATLAB平台下构建一个预测边坡稳定系数的BP神经网络模型，通过与其他几种传统方法的对比，该神经网络模型可用于分析边坡的稳定性。 在此基础上运用相对作用理论（RSE），分别对边坡稳定性影响因素在静态条件下、单因素动态条件下和单变量多因素动态条件下进行了分析。影响边坡稳定性的因素很多，通过对边坡稳定性与其影响因素间的关系的分析，可以找出影响边坡稳定的主导因素，从而为边坡的治理和优化设计提供依据。 本文首次提出了单变量多因素条件下的边坡稳定性影响因素敏感性分析。在此分析过程中，首先利用神经网络模型和相对作用理论来确定各影响因素间的交互作用，从而形成了交互作用矩阵，将该交互作用矩阵应用于边坡稳定性影响因素敏感性分析中，在分析过程中能考虑到各因素交互作用的多因素敏感性分析。比传统只考虑单因素或各因素间无交互作用的分析方法更符合边坡系统的内在规律。 最后在前面分析的基础上讨论了边坡失稳的成因及整治措施。