岩溶地面塌陷的影响因素多，发展过程复杂。其形成主要受地层岩性、岩溶发育程度、地质构造特征、上覆土层厚度和地下水等因素控制，对岩溶地面塌陷评价关键是如何选择评价因子和采用什么样的评价方法。目前国内对岩溶地面塌陷评价的方法较多，不同的方法有其自身的特点。神经网络具有自学习、自适应与高度非线性映射特点，利用神经网络技术预测岩溶地面塌陷是非常有效的手段，它具有其他方法不具有的优点。本文利用多年的徐州岩溶地面塌陷的资料及前人研究成果，通过分析岩溶地面塌陷形成的机制确定了主要评价因子，然后再制作相应的评价因子专题图。在评价区内将图件按100×100米网格划分，然后在专题图中获取网格节点的具体数值，将53件随机样本数据分成43件学习样本和10件测试样本，当网络经学习和测试满足精度要求后，能通过权值的调整从学习样本中获得评价因子与评价目标之间的关系。最后将预测点的数据输入已训练好的神经网络模型进行预测，将输出状态相同的点按区域划分即形成岩溶地面塌陷稳定性分区图。分析结果表明神经网络在岩溶地面塌陷评价中是行之有效的方法。对其他地区岩溶地面塌陷具有十分重要的推广应用价值。