近年来，随着水利工程建设条件的越趋复杂及不断朝高大型方向发展，高边坡安全稳定问题的研究也在不断深入，边坡在开挖过程中以及工程建成后的长期运行中，其安全稳定性对于水利水电工程建设及其效用发挥关系重大、影响深远。鉴于建筑物、岩土体等材料普遍存在的非线性特性给设计参数和计算精度所带来的影响，使目前水工设计还难以做到完全与工程实际相吻合，有时所得结果往往与实际情况有较大出入。本文正是从该角度出发，以高边坡工程为研究对象，建立高边坡工程的有限元正分析模型，在获得反演分析所需的样本对后，基于遗传算法优化BP神经网络反分析模型，反演得出边坡工程物理力学参数，再根据点安全系数法对边坡体的安全稳定性作出分析评价。主要研究内容和成果如下:　　(1)结合边坡工程的具体特点，选取适宜的本构关系模型、屈服准则和模型参数等，建立了边坡体有限元正分析模型，对边坡体结构的变位量与岩体参数间的作用关系进行分析。　　(2)建立了高边坡本构模型参数反演分析的GA-BP神经网络模型。针对目前反分析中存在的计算量大和解的稳定性差等不足，将具有良好非线性拟合的BP网络与自适应搜索范围大的遗传算法相结合，建立了高边坡岩体参数反演的GA-BP神经网络模型，并应用MATLAB编制了相应的算法求解程序。结合工程算例，通过对BP神经网络模型和GA-BP算法反分析模型的结果对比分析显示，所建立的GA-BP反分析模型在解的稳定性和求解精度上均得到了提高。　　(3)建立了基于点安全系数法的高边坡稳定性分析评价方法。将点安全系数理论引入到边坡体的安全稳定评价分析中，建立边坡点安全系数评价方法。结合高边坡体工程实例，利用ANSYS强大的后处理功能绘制出高边坡模型上各点的安全系数等值线云图，运用点安全系数理论对边坡的稳定性作出分析评价。