本文针对岩质边坡角设计存在的问题,通过调研,收集已建边坡的地质数据,以其为样本训练BP神经网络预测模型;其中预测模型的输入层影响因子采用SMR岩体质量分类法的参数,并根据参数的评分标准来量化边坡地质数据。对于岩质边坡中存在多组节理的问题,对初始参数值进行加权调整,并将调整后的参数值输入到BP神经网络预测模型中预测边坡角,对比分析了参数调整后的预测值、未调整下的预测值与已建边坡实际值。本文取得的主要研究成果如下:(1)SMR岩体质量分类法在加权调整下的分类结果比未调整下更接近于实际值。(2)将BP神经网络预测值与已建边坡实际值对比,结果表明利用BP神经网络法预测岩质边坡坡角是可行的。(3)对SMR岩体质量分类法参数值进行加权调整,通过BP神经网络预测得到的岩坡角预测值与已建边坡实际值最接近。