随着我国城市化发展进程的推进,在沿海地区的建设规模日益扩大,海相软土处理成为工程建设过程中必须面对的问题。海相软土具有含水高、压缩性大、强度低等特点,工程性质差,无法直接应用于工程建设。加之我国基础建设工程规模巨大,相应的海相软土数量亦非常庞大,如不加以处理,将会出现占用大量土地、产生淤泥地基甚至影响海洋生态环境等严重问题。因此如何合理利用好海相软土,具有重要的工程价值和现实意义,符合我国可持续发展理念。目前,在软土中添加无机固化剂和工业废料是改善其性能的行之有效的方法。水泥相对丰富、廉价且高效,是良好的固化剂材料;而硅灰作为添加剂可以减少水泥用量,提高水泥土的性能,有助于工业废物回收;氢氧化钙作为常见的碱性激发剂,也可用于软土固化的研究中。本文以大连某工程场地海相软土为研究对象,以水泥、硅灰、氢氧化钙作为固化剂,对海相软土固化强度进行研究。首先简述了固化剂加固软土的固化机理,然后通过无侧限抗压强度试验,获取固化软土应力-应变关系曲线,研究固化剂掺量、含水率、养护龄期等因素对固化软土无侧限抗压强度的影响,同时设计正交试验,通过极差、方差等统计方法分析了固化剂对固化软土强度指标的影响程度以及固化剂的最优配比。进一步将人工神经网络技术应用于试验结果中,通过Matlab软件建立起固化剂（水泥、硅灰、氢氧化钙）掺量、含水率、养护龄期与固化软土无侧限抗压强度之间的非线性关系,利用单掺和正交试验数据训练出性能优良的固化软土强度预测的BP、RBF神经网络模型;可以在一定程度上预测海相软土固化后的强度,取代部分试验,减少试验工作量,节约了人力物力,方便工程人员对整体质量的把控;同时,建立了基于BP神经网络水泥掺量预测模型,提高了软土固化剂设计工作效率,为软土固化剂配比研究提供了一条新途径。