神经网络作为一种智能技术，已在许多科学领域取得到了广泛的应用，在边坡工程非线性研究领域，神经网络的非线性识别功能得到了广泛的应用，促进了岩石力学的发展。　　 本文运用MATLAB建立了BP神经网络反演算法分析程序，运用卸荷岩体力学理论和开挖过程弹塑性理论进行边坡开挖卸荷效应的理论分析，建立卸荷岩体有限差分数值模拟分析模型进行岩质边坡稳定性分析。本文通过神经网络反演系统和有限差分数值模拟的结合来研究边坡开挖卸荷效应对岩体力学参数的影响以及参数发生弱化的边坡稳定性的分析。本文的主要内容包括：　　 (1)对卸荷边坡稳定性研究现状、岩体的破坏机理研究现状、岩体开挖卸荷效应研究现状、神经网络的发展及其在边坡工程中的应用现状进行较为完整的综述，总结出目前研究所存在的问题。　　 (2)运用MATLAB建立BP神经网络反演算法分析程序，FLAC2D建立有限差分模型对一般岩质边坡进行卸荷作用下的稳定性分析，分析得到粘聚力、内摩擦角、弹性模量、泊松比和抗拉强度等因素在卸荷作用下与开挖卸荷量之间的变化关系曲线。　　 (3)以水厂铁矿岩质边坡为例，比较不考虑卸荷效应开挖完成和考虑卸荷效应分步进行开挖计算结果的差异，模拟过程中监测卸荷区边界处关键点向坡外水平位移变化值，并将此位移值和GPS变形监测到的位移进行对比，得到在考虑卸荷效应情况下边坡计算的位移值与实际位移值更接近。