随着我国建筑产业的迅速发展，在湿陷性黄土地区兴建各种建筑物就成为了必然趋势。选择一个相对较优的地基处理方案对于整个工程就显得尤为重要。湿陷性黄土地区建筑物地基处理方案的选择是一个涉及面广、综合性强的工作，包含大量不确定的信息，不但要满足处理效果，同时也受到施工工期、工程造价和环境等因素的制约。如何综合考虑这些影响因素来择优选取拟建建筑物的地基处理方案，成为重要而迫切的难题，具有很强的研究意义。地基处理方案的选择既是一个技术问题，也是一个包含多个目标的综合性决策问题，所以对湿陷性黄土地区建筑物地基处理方案的优选需要进行综合评价。综合评价一般包括两个步骤：一是评价指标的选取，二是各指标权重的设定，为此本文进行了以下工作：（1）介绍了湿陷性黄土的基本知识和几种常见的地基处理方法，总结了影响地基处理方案选择的因素。结合评价指标选取的原则，确定了影响湿陷性黄土地基处理方案择优选取的评价指标。（2）阐述了人工神经网络的基本理论以及传统BP神经网络的基本原理，并详细分析了传统BP神经网络用于解决地基处理方案选择问题的可行性，本文采用BP神经网络确定各指标的权重。鉴于传统BP算法及改进算法存在一些不足，在此基础上，本文提出在传递函数、误差函数和训练算法三个方面的改进，并且对改进BP的训练算法进行了详细的推导。（3）论文分别采用MATLAB语言和神经网络工具箱建立改进BP网络模型和传统BP网络模型，以铜川新区搜集到的30组以往地基处理成功案例的实际数据作为训练样本和验证样本，分别对两个模型进行了训练与验证。通过对比分析训练结果和验证结果发现，相对于传统BP网络模型，改进BP网络模型在收敛速度和精确度方面都有所提高。（4）利用已训练的改进BP网络模型预测了两个拟建建筑物的地基处理方案。通过详细设计并付诸实施，在地基处理施工完成后，对复合地基承载力、单桩承载力、黄土湿陷性消除情况、建筑物沉降等方面的检测和监测，结果显示地基处理效果满足建筑物的正常使用要求，效果良好。