深埋长隧道中大变形、高应力、复杂的工程地质环境和长期使用需要使得对隧道围岩的稳定性分析成为决定深埋长大隧道工程成败的关键问题.利用位移反分析法分析确定围岩参数是目前研究的一个重点,用以处理隧道围岩物理力学参数与量测信息之间的非线性关系,对围岩二次支护方案进行判断、调整.而人工智能在识别、表达与处理这种复杂的非线性关系方面表现了极强的能力.通过对十漫高速公路云岭隧道围岩变形进行监控测量,结合生物仿真系统和快速拉格朗日分析软件(FLAC)进行正演分析,利用神经网络的高度非线性、网络推理和网络耦合能力,通过数值分析软件获得神经网络训练所需要的输出向量,以可自适应调节的免疫算法为搜索工具对参数进行全局空间搜寻,寻找最佳网络结构,利用量测信息反分析寻找最佳参数,得出结果再通过正向计算进行验证.通过智能反演分析,改进了原勘测资料中的建议值,调整了支护方案,得到满意结论.表明本文所提反演分析对隧道围岩稳定性评价及信息化设计的实际意义.