隧道变形是围岩性质、洞室形状与大小、支护特性及施工方法的宏观综合反映，是判断隧道稳定性最直观的方法。通过预测隧道围岩的变形，可以预判隧道围岩的稳定性状念，从而可以根据需要采取必要的支护参数和相应的施工方法，使隧道设计、施工更加科学合理。但围岩的工程性质、围岩与支护结构的相互作用关系以及施工工艺具有高度的非线性和不确定性，很难能够基于施工前勘探地质的信息寻求描述实际隧道复杂特性的数学函数来确定合理支护参数和施工方法。 智能岩石力学这门新兴学科的兴起，为我们提供了全新的思维方式和研究方法，为突破岩石力学的确定性研究方法提供了强有力的理论基础。根据隧道施工实测变形，应用位移反演理论和神经元理论及已施工段隧道围岩物理力学参数，分析围岩稳定性状态，找出影响隧道围岩变形的主要因素，再根据隧道实际工程条件(地质、埋深及相应支护与施工方法)，利用神经网络处理非线性问题的能力，来进行未施工隧道变形预测。 本文以宜万线堡镇隧道工程为背景，以现场监控量测资料为依据，建立了一个基于MATIAB神经网络工具箱的隧道围岩位移预测分析系统。利用有限元工程软件ADINA程序建立了隧道正演分析力学模型，对隧道施工过程中围岩的变形进行了模拟；同时利用有限元模拟结果对于未施工隧道区段进行样本补充。BP神经网络模型预测了施工中隧道围岩变形趋势和未施工隧道变形值，对网络的训练和检验表明模型预测取得了比较好的效果，误差在10﹪左右，基本能满足施工要求。