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以某水电站地下厂房区软岩部位试验洞监测资料为基础，运用基于均匀设计-遗传算法-神经网络的人工智能反演分析方法，在考虑了仪器埋设滞后的位移损失的情况下，对岩体在宏观结构条件下的流变参数进行三维粘弹塑性位移反分析，得到了岩体的流变参数并进行了位移预测，与监测成果进行了对比分析。结果表明：预测围岩流变位移、速率与监测结果比较接近，规律性较好，说明辨识效果较好。