人工神經網絡（artificialneuralnetwork，ANN）指由大量與自然神經系統相類似的神經元聯結而成的網絡，是用工程技術手段模擬生物網絡結構特征和功能特征的壹類人工系統。神經網絡不但具有處理數值數據的壹般計算能力，而且還具有處理知識的思維、學習、記憶能力，它采用類似於“黑箱”的方法，通過學習和記憶，找出輸入、輸出變量之間的非線性關系（映射），在執行問題和求解時，將所獲取的數據輸入到已經訓練好的網絡，依據網絡學到的知識進行網絡推理，得出合理的答案與結果。
巖土工程中的許多問題是非線性問題，變量之間的關系十分復雜，很難用確切的數學、力學模型來描述。工程現場實測數據的代表性與測點的位置、範圍和手段有關，有時很難滿足傳統統計方法所要求的統計條件和規律，加之巖土工程信息的復雜性和不確定性，因而運用神經網絡方法實現巖土工程問題的求解是合適的。
BP神經網絡模型是誤差反向傳播（BackPagation）網絡模型的簡稱。它由輸入層、隱含層和輸出層組成。網絡的學習過程就是對網絡各層節點間連接權逐步修改的過程，這壹過程由兩部分組成：正向傳播和反向傳播。正向傳播是輸入模式從輸入層經隱含層處理傳向輸出層；反向傳播是均方誤差信息從輸出層向輸入層傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各層神經元的權值，使得誤差信號最小。
BP神經網絡模型在建立及應用過程中，主要存在的不足和建議有以下四個方面：
（1）對於神經網絡，數據愈多，網絡的訓練效果愈佳，也更能反映實際。但在實際操作中，由於條件的限制很難選取大量的樣本值進行訓練，樣本數量偏少。
（2）BP網絡模型其計算速度較慢、無法表達預測量與其相關參數之間親疏關系。
（3）以定量數據為基礎建立模型，若能收集到充分資料，以定性指標（如基坑降水方式、基坑支護模式、施工工況等）和壹些易獲取的定量指標作為輸入層，以評價等級作為輸出層，這樣建立的BP網絡模型將更準確全面。
（4）BP人工神經網絡系統具有非線性、智能的特點。較好地考慮了定性描述和定量計算、精確邏輯分析和非確定性推理等方面，但由於樣本不同，影響要素的權重不同，以及在根據先驗知識和前人的經驗總結對定性參數進行量化處理，必然會影響評價的客觀性和準確性。因此，在實際評價中只有根據不同的基坑施工工況、不同的周邊環境條件，應不同用戶的需求，選擇不同的分析指標，才能滿足復雜工況條件下地質環境評價的要求，取得較好的應用效果。