公路隧道属于地下工程的范畴。隧道围岩地质类别的判别是进行隧道支护和施工的基础。但是，由于隧道地质的结构特征、岩体的性质很难事先准确判定，因而给隧道支护的设计和施工方法的确定带来一定的困难。从结构力学的观点看，隧道衬砌和围岩之间属于介质和结构的耦合问题，但是其相互之间的作用规律由于受到围岩地质状况、开挖方式、支护类型、理论模型、计算参数等因素的影响，很难解析给出。因此，目前公路隧道的支护设计仍处于单纯依赖工程类比的方法，其设计结果和实际存在较大的差距甚至导致失败。 本文利用人工神经元网络处理非线性复杂关系的优势，将人工神经元网络技术引入到公路隧道围岩判别和支护设计中，并对其中的输入输出参数的选择、样本收集与处理、改进BP网络模型的构造进行了重点探讨。通过对样本库的训练检验，对于公路隧道围岩类别的划分和支护设计参数的预测取得了满意的效果。 在所取得的研究成果的基础上，利用MATLAB程序设计语言编制了公路隧道围岩判别和支护设计人工神经元网络预测系统软件。软件具有良好的界面，易于操作，可以进行隧道围岩判别和支护设计。开辟了公路隧道围岩判别和支护结构设计的一个新途径。