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近些年来,随着国民经济的持续发展,国家对各种矿产资源、能源和交通运输的需求日益增加,越来越多的水利工程开发项目不断提上日程,矿山资源的开采也不断向深层次发展,因而越来越多的工程将修建在长、深、密集的地下洞室中。岩爆作为这些典型高地应力区突出的主要地质灾害之一,尚没有完善的预测理论和机制,因此岩爆的预测与防治意义重大。本文通过建立基于遗传算法优化的BP网络模型,对岩爆的发生进行预测,并结合前人的研究成果和相关的工程实例,来评估网络的预测效果。概括起来主要完成了下列几个方面的研究工作。1、在广泛收集国内外岩爆研究资料的基础上,归纳了岩爆类型划分与烈度分级、岩爆的一般特征和发生条件、岩爆的形成机理、岩爆预测的方法等岩爆研究的现状。2、介绍了国内外一些典型的岩爆灾害造成的损失情况,提出了我国水利工程建设和矿山资源开采的趋势,结合近些年来水利工程建设的规模和规划的重要水利工程项目,指出了岩爆预测的重要性和迫切性。3、综合分析理论和工程应用两个方面,指出了影响岩爆的主要因素:抗拉强度、抗压强度、洞壁切应力大小和弹性应变能指标,并将脆性系数（σc/σt）、弹性应变能指数(Wet)和应力强度比（σθ/σc）作为影响岩爆的主要指标。4、详细介绍了人工神经网络,尤其是BP网络的基本理论及其应用、优点和缺点,介绍了遗传算法的特点及其在神经网络设计中的应用,提出利用遗传算法优化神经网络,可以解决神经网络存在的先天性缺陷问题。5、依据神经网络和遗传算法的特点,将两者有机结合起来建立岩爆预测的优化模型（GA-BP网络）。以各种原始试验资料和现场实录资料为训练样本,首先通过遗传算法的运行,得到优化了的权值和阈值,作为BP网络的初始权值和阈值。接下来通过BP网络训练样本集,实现BP网络学习的目的,建立样本（作为输入变量）与实际岩爆结果（作为目标变量）之间潜在的联系。最后通过引入工程实例,用GA-BP网络对岩爆的发生及烈度进行预测。最终预测的结果与实际情况是符合的。6、将GA-BP网络的预测结果与纯BP网络预测结果和常用判据预测的结果分别做了比较,结果表明GA-BP网络的预测效果明显好于后两种预测方法。该方法可以用来预测岩爆。最后,对应用GA-BP网络预测岩爆的若干要点和局限性做了说明,并对进一步工作的方向进行了简要讨论。