本发明公开了一种基于神经网络预测异性岩石结构面抗剪强度的方法和装置，该方法包括：构建ANN初始预测模型，使用样本对ANN初始预测模型进行训练，并使用粒子群优化算法对ANN初始预测模型的模型参数进行优化；当训练后的ANN初始预测模型的预测精度达到预设精度时，训练结束，得到PSO‑ANN预测模型；将目标岩石结构面的目标数据输入PSO‑ANN预测模型，预测目标岩石结构面对应的异形结构面的峰值抗剪强度。本发明实施例通过粒子群优化算法优化人工神经网络的模型参数，避免ANN容易陷入局部最优的问题，并通过迭代找到全局最优解，可以使得预测值在数值上更接近实际结果，误差波动较小。