钻孔灌注桩作为一种常见的基础形式，其极限承载力及沉降特性对工程安全至关重要。传统计算方法依赖经验公式或数值模拟，但存在参数敏感性高、计算复杂等局限。神经网络凭借强大的非线性拟合能力，能够从大量实测数据中挖掘桩径、桩长、土层参数与承载力、沉降之间的复杂映射关系，避免繁琐的理论假设。通过训练后的网络模型，可实现对新工程桩基性能的快速预测，为优化设计提供数据支撑，具有较高的工程应用价值。