21世纪是地下工程的世纪。随着人们对空间的需求不断增加,而地下空间作为一种宝贵的自然资源,其开发和利用是当代社会进步的体现,基坑工程的大量出现也是人们对地下空间利用的一重要方面。随着计算机技术的发展,大量智能算法运用到基坑工程实际中,对基坑的设计施工起到了很好地指导,其中遗传神经网络算法便是其中之一。目前,运用遗传神经网络算法对基坑岩土参数反馈分析、支护结构参数优化以及渗透系数优化反分析的研究还不多见,特别是这三者的关系在基坑工程中是相辅相成的,前者的取值对后者的取值有很大的影响,因此,运用遗传神经网络算法对这一系列参数进行优化分析具有很大的实际意义。本文通过数值模拟计算,基于遗传神经网络优化算法来进行参数优化分析,它是一种比较新型的优化算法,集遗传算法和神经网络两者优点于一身,提出了遗传神经网络优化反馈分析的原理及实现过程,并结合到实际工程实例中,取得了良好的效果。在利用遗传神经网络优化算法对基坑岩土参数的优化反馈分析中,选择了以位移为指标的位移反分析法,结合一基坑工程实例,根据实际的监测位移,对基坑的岩土参数进行了遗传神经网络位移反分析,将反分析得到的参数带入到数值模型中,将计算的位移结果与实际位移进行了对比,结果表明取得了很好的适用性。利用遗传神经网络优化算法对基坑支护方案进行支护结构的细部优化设计中,以北京市西城区国库统一支付中心基坑工程为背景,以测点位移和、塑性区体积以及支护结构造价三者综合作为优化设计的目标函数,最后得到了优化反馈分析后的支护结构参数,并将其带入到数值计算模型中,所得到的计算结果与设计结果相比具有很好的安全稳定性和经济效益。利用遗传神经网络优化算法对基坑土层渗透系数的优化反馈分析中,结合苏州润洁广场基坑工程实例,以水头值为指标,对基坑不均匀土层的渗透系数进行了优化反馈分析,将反分析得到的渗透系数带入到数值计算模型中,对基坑进行了流固耦合计算,并将计算结果与不考虑地下水影响的情况进行了对比,结果表明在有地下水存在的情况下,充分考虑地下水的影响对基坑安全稳定有很大的意义。