隧道已经成为交通的重要方式之一,关于隧道的抗震研究越来越受到人们的重视。隧道埋置深度对于隧道的动力响应有着重要的影响,目前关于地下隧道在不同埋深条件下的地震响应分析不够完善,多数研究仅考虑地震波垂直入射下的影响,与实际工程存在偏差;同时关于不同埋深条件下不同参数的影响分析和机器学习算法在地下工程抗震中的应用也较少。本文在此基础上,开展不同埋深条件下隧道地震反应分析及参数研究。文章借助波动理论和ABAQUS有限元软件研究了不同埋深条件下典型隧道地震响应,对不同埋深下地震动入射角度、入射波的类型、入射波的种类、隧道横截面、隧道直径和单双线等参数的影响进行了分析,并引入决策树算法、神经网络算法和SVM算法对各类参数在隧道地震反应过程中的影响和敏感度进行了分析。本次研究主要完成以下工作:（1）完成了不同埋深条件下典型隧道地震响应分析,把握了斜入射情况下隧道在不同埋深条件下的动力响应规律。基于粘弹性边界和程序化的等效节点力输入,建立了不同埋深条件下典型隧道分析模型,对隧道在不同埋深下的地震反应分析表明,隧道在受到垂直于轴线和平行于轴线的入射时响应规律不同,即在垂直于轴线的斜入射时,隧道最大应力出现在仰拱和拱顶处,随着埋深的增加,隧道的峰值应力逐渐下降;在平行于轴线的斜入射时,相同埋深下纵向应力大于环向应力,纵向应力在截面内均匀分布,随着埋深的增加而降低。（2）基于经过验证的土结构作用分析方法,研究把握了不同埋深条件下隧道响应分析中各参数的影响规律。通过改变参数研究地震反应的变化规律,研究结果表明,在不同的隧道埋深条件下,SV波作用下的隧道环向拉应力对于隧道破坏起到关键的作用;当埋深在15m内,隧道环向拉应力随着入射角的增加而增加;马蹄形隧道和大直径隧道不利于地震防护,破坏往往容易发生在隧道曲率不连续处;频谱特性不同的地震波,即使峰值加速度相同,也会造成不同程度的动力响应;相同地震波作用下双线隧道的破坏位置与单线隧道相同,但双线的峰值应力大于单线隧道。（3）基于神经网络回归算法,建立了隧道应力预测模型,研究把握了隧道动力响应中各参数的敏感度。通过对决策树算法、神经网络算法和SVM算法在隧道地震分析中的预测精度对比,选用了神经网络算法作为预测模型的基础,在此基础上建立了应力预测模型,借助控制变量法,得到了各参数对动力响应的影响排序。