近几年，随着国民经济与工程技术的迅速发展，在土木工程中出现了大量的深基坑工程。为了确保施工安全及建筑物的安全，我们必须研究深基坑在施工过程中的稳定状态，并做出相应的预测和稳定性评估。合理地评估与预测深基坑的稳定状态将对施工顺序的确定、保证深基坑在施工阶段的稳定性，以及对整个工程的安全起到极为关键的作用。 深基坑的稳定问题直接与支护结构体系的形式以及基坑的工程地质条件、水文地质条件等多种因素有关。因此要准确地计算与深基坑稳定有关的各种安全参数是相当困难的。对于深基坑的稳定性验算可采用极限平衡法、安全系数法等方法。无论采用何种计算方法来验算深基坑的稳定性，都必须选取合理的计算参数。如何选择岩土力学参数，也是一个复杂的问题。 岩土力学参数值的确定可以通过工程反分析确定。作者采用了基于人工神经网络的方法进行岩土力学参数反分析并应用于深基坑稳定性研究中。该方法具有一定的创新性。结合工程反分析理论的深基坑稳定性研究将是未来深基坑技术研究的热点之一。 在岩土力学参数反分析时，作者采用了正交试验设计来确定待反演参数，这样既可以使试验次数及计算量大大减少，方便了研究，又可以看出基坑特定观测点的位移值随这些参数的变化规律。 在进行人工神经网络训练过程中，作者采用了融合PSO算法与BP算法的优化方法。这样充分发挥了PSO算法极强的全局寻优的能力和收敛速度以及BP算法善于局部细致搜索和发展成熟的特点，避免了BP算法易形成局部极小而得不到全局最优和学习效率低、收敛速度慢的缺点；并克服了单纯PSO算法中当随机粒子速度增大时其局部搜索能力低，可能失去部分局部最优解的缺点。 作者结合实际测量值与有限元正分析数据，将人工神经网络理论与位移反分析方法相结合，运用融合PSO算法与BP算法优点的优化方法对神经网络进行训练，确定部分岩土力学参数，并将经反分析得到的岩土力学参数运用于深基坑开挖过程的仿真分析及深基坑土钉墙支护的稳定性验算。该方法可以客观地评估深基坑的当前稳定状态，具有较强的实用性，通过实例证明，该方法是可行的。