我国岩溶地区分布广泛，尤其是中西部地区。随着我国对中西部地区基础设施投入增加，很多工程不可避免的需要考虑溶洞稳定性对建筑物的影响。考虑到中西部地区地质情况和构筑物对位移要求比较高，大部分工程采用嵌岩桩。而嵌岩桩桩端溶洞顶板的稳定性对结构影响十分重要。溶洞顶板稳定性与许多因素有关，且呈现一种非线性关系。仅靠数值模拟不能够解决所有问题，需要把数值模拟与非线性理论结合起来建立智能预测模型。本文将利用数值分析软件得出不同条件下的溶洞顶板极限荷载。通过BP神经网络对训练组数据进行训练学习，得出溶洞极限荷载的预测模型，最后结合测试组结果对模型准确性进行验证。预测模型使用MATLAB建立，通过输入地质条件和桩体参数可以预测溶洞极限承载力。　　主要研究内容：　　（1）影响溶洞顶板稳定性的因素：影响因素主要包括外在因素和内在因素，通过收集岩溶地区的资料确定影响因素，主要包括溶洞发育特征、统计溶洞尺寸等。　　（2）采用ABAQUS建立数值分析模型：确定影响桩土模型范围、桩土模型约束条件、选取屈服破坏准则等。　　（3）溶洞顶板稳定性数值模拟计算研究：溶洞稳定性通过溶洞极限荷载确定；溶洞顶板的极限荷载通过桩端荷载和位移确定，溶洞极限荷载以溶洞顶板屈服作为主，以桩顶端位移为辅。　　（4）影响溶洞顶板稳定性因素进行敏感度分析研究：确定对溶洞顶板稳定性影响较大的影响因素。　　（5）选择合理的试验方法：正交试验设计、均匀试验设计。　　（6）溶洞顶板稳定性智能预测模型研究：针对溶洞顶板稳定性与影响因素之间是一种复杂的非线性关系，引入具有良好的学习性能和非线性建模能力的神经网络。采用 MATLAB建立相应的模型对所得数据进行学习训练，得到基于BP神经网络溶洞顶板稳定性与各影响因素之间的智能预测模型。　　（7）通过测试组对程序预测结果与数值分析结果进行对比验证。　　分析结果表明：溶洞顶板厚度、溶洞顶板跨度、岩体完整性和上覆土层厚度对溶洞顶板稳定性均有较大影响；桩体直径、桩体嵌岩深度、偏心距对溶洞顶板稳定性有一定的影响；溶洞高度对溶洞顶板稳定性不明显。BP神经网络可以用来预测溶洞顶板的极限荷载。