随着高等级公路的飞速发展，边坡作为公路的重要组成部分，其在公路的科研、设计、施工以及养护中正受到越来越多的重视。由于人为工程对坡体的破坏，加之对山体的稳定性、边坡破坏与防护治理重视、认识不够，导致了许多工程在施工期间或工后边坡滑塌破坏，既使工程增加了投资、又影响运营效益。本文从动态设计和信息施工的角度出发，建立了将现场监控量测信息用于确定深挖路堑边坡土体参数和指导设计与施工的位移反演方法。结合福建省公路局与福州大学土木建筑学院合作项目“高填路堤与深挖路堑边坡的稳定与变形研究”课题，以永（安）—漳（平）战备公路为研究背景，以K15+183工点为研究对象，将遗传算法应用于深挖路堑边坡的位移反分析，把反演后的参数值代入计算模型再推求下一步的土体变形趋势，为工程预测预报提供理论依据。遗传算法是一种启发式概率迭代全局搜索算法。按不依赖于问题本身的方式快速搜索未知的空间以找到全局最优点，不必要求诸如连续性、导数存在以及单峰等假设，它简单通用、鲁棒性强、适合于并行处理和适应性好等特点，特别适合于求解目标函数的多极值点问题。本文建立了基于遗传算法的深挖路堑边坡土体参数优化反演分析模型，结合非线性有限元法，利用FORTRAN语言编制了GAEF反演程序和非线性有限元分析程序NEF。对Duncan-Chang模型的部分参数、、、进行了反演分析，通过工程实例分析，很好地说明了遗传算法可以用于深挖路堑边坡土体参数优化反演分析中，反演分析程序亦有很好的收敛性和稳定性。根据反演的某一阶段的土体参数值，通过非线性有限元程序NFP，预测后一阶段的边坡变形情况，实例中理论计算值与实测值的相对误差控制在25%以内，说明预测是成功的。