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近些年，随着我国经济发展和城市建设现代化的不断提高，特别是国家对宏观经济政策的调整，加大了基础设施建设的投入以及对世博会场馆的筹建，城市建设呈现出向高空与地下空间发展的态势。相应在土木工程中也出现了大量的深基坑工程，基坑开挖的深度、面积已经越来越大，技术难度也越来越高。然而基坑工程是具有不确定性、多元性和时域性等动态特性的工程，对于基坑岩土力学参数的确定一直是一个技术难题，通常是采用野外现场试验或室内试验等试验方法来确定。但这种方法不能反映基坑工程的动态特性，目前普遍采用工程反分析方法，即由现场监测量测信息来及时动态的反演各个力学参数，以达到基坑工程信息化施工和动态设计的要求。
由于现行的各种工程反分析方法大多存在着不足之处如：基于最优化理论的反分析方法，其搜索速度随反演参数的增多呈级数减慢、解的稳定性较差、容易陷入局部极值点和误差传递导致不收敛并且难以搜素到全局最优解等；而基于人工神经网络的反分析方法，当求解空间相对较大时便很难收敛到所需要的精度，而且训练结果具有不唯一性，因而很难获得与实际岩土参数相吻合的反演结果；基于遗传算法的反分析方法，需要对搜索过程进行大量的人为的经验性干预才能搜索到全局最优解。因此，寻找一个完善且高效率的优化算法对促进反分析方法在岩土工程中的推广应用有很大帮助。
为此，本文尝试采用基于MATLAB(R2007a)模糊工具箱中的自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System，即ANFIS)来对基坑岩土力学参数进行反演分析，并结合汉口火车站出站厅基坑工程实例，动态反演具体参数，检验反演精度，从而验证了该方法用于基坑参数反分析的可行性及工程适用性。
本文主要进行了如下研究：
(1)对国内外工程反分析的研究现状进行综述，分析了目前工程反分析所存在的缺点及发展的趋势，并对岩土工程反分析的内容和方法进行总结和分类。
(2)对人工神经网络和模糊分析理论两种方法的基本原理进行了简单介绍，并详细阐述了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的原理和其用于基坑位移反分析的可行性。
(3)通过正交试验设计法确定了基坑岩土力学参数对于位移的敏感程度，虽然得出E为最敏感参数，但综合考虑了基坑开挖支护工程的设计意图及主要矛盾，同时借鉴前人在基坑岩土力学参数反分析上所做的研究。最终本文确定采用弹性抗力系数反分析方法，反演参数确定为地基土水平抗力系数m，粘聚力C和内摩擦角φ。
(4)对如何建立基坑岩土力学参数位移反分析的ANFIS模型进行了探讨和研究。
(5)以汉口火车站出站厅基坑工程为基础，采用均匀设计法设计计算方案，通过基坑弹性地基梁法计算模型建立了ANFIS模型所需的雏形训练样本集。以位移作为自变量，参数作为因变量，建立相应的映射关系。规格化处理后采用减法聚类方法确定网络结构，采用最小二乘法和梯度下降法相结合的混合算法来进行网络学习训练，之后建立了该基坑工程的ANFIS位移反分析模型。最后将该基坑工程的量测位移值带入到训练好的ANFIS模型中，输出即为该基坑土体的力学参数值，通过检验数据对的检验，证明该方法可以很好的进行力学参数反演分析，反演精度可高达88％以上。
(6)通过实测位移与运用反演参数值计算位移之间的比对，得出ANTIS反分析模型的精度良好，并论证了模型用于基坑岩土力学参数反分析的可行性及实用性。
(7)分析了ANFIS方法用于基坑岩土力学参数反分析的优点和不足之处，并对该方法的改进提出了一些实用建议。
本文结合前人位移反分析的经验及理论知识，证明了将人工神经网络理论与位移反分析方法相结合，尝试采用新的方法--自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的智能优化方法来对基坑岩土力学参数进行反演分析是成功的。并且这种新的方法克服了传统反分析方法的搜素速度慢以及难以收敛的缺点，具有反演精度高，收敛速度快等优点。同时该方法可以客观地评估基坑当前的稳定状态，具有较强的实用性，并为基坑工程施工的信息化控制预报提供了一个新的思路。