建筑结构的系统辨识是结构控制和健康诊断发展的必然要求，是工程防灾减灾的一个重要课题。具有大规模并行性、冗余性、容错性、本质的非线性及自组织自学习自适应能力等特点的人工神经网络，自然成为系统辨识的有力工具。本文结合已有的研究成果，利用Matlab平台对基于人工神经网络的结构地震反应仿真和参数识别进行了一些尝试和探索。本文在了解神经网络的概念、逼近能力、训练算法、拓扑结构与网络性能之间关系等问题的基础之上，探索了基于神经网络的结构地震反应仿真的方法和步骤，包括样本集的准备、目标函数的选取、网络拓扑结构的构建、隐层神经元数目的确定、训练方法的选择以及提高泛化精度的措施等若干实际问题。进而编制出基于Matlab平台的线性和非线性结构地震动仿真程序，并利用该程序进行了算例分析，从中总结出若干方法和规律。对基于神经网络进行线性结构动力参数识别进行了一些初步的探索和研究，提出了基本的思路和方法，并进行了算例分析。最后得出结论，神经网络应用于结构地震反应仿真是切实可行的，具有精度高、速度快、容错性强、不受结构模型限制等优势。并且基于神经网络的结构参数识别是可行的。