【摘要】基于南江县境内244个典型土质滑坡统计样本,利用BP神经网络模型,采用3种不同的方案（基于不同的评价参数）对滑坡体积进行预测。方案一选取坡高、坡度、坡向、高程、植被覆盖率、岩层倾向、岩层倾角等7项评价参数;方案二选取坡高、坡度、坡向、岩层倾向、岩层倾角等5参数;方案三选取坡高、坡度、坡向等3参数。研究结果表明：3种方案建立的BP神经网络模型都具有较高的可靠性,其预测结果都可以较好地逼近真实滑坡体积值,BP神经网络能有效应用到滑坡体积预测中;3种方案预测值与实际值基本吻合,且两者间的相关系数分别为0.87083,0.90826,0.86119,评价参数的合理选择对滑坡体积预测的准确性有着重要的影响;方案二的相关系数最高,其预测准确性最好,这表明坡高、坡度、坡向、岩层倾向、岩层倾角是影响滑坡体积的重要因素,植被覆盖率和高程为其次要影响因素。