滑坡是重大地质灾害之一。有关资料表明：我国已发现新老滑坡近30万处，其中灾害性滑坡1.5万处，每年因滑坡灾害造成的经济损失在10亿元以上。因滑坡受灾或受威胁的，遍及全国20个省、自治区的300多个县(市)。滑坡的发生不仅给国家的经济建设造成了重大的损失，还给人民的生命财产安全带来严重的威胁，因此，开展高边坡稳定性研究与预测，不仅具有重要的理论意义，而且具有重要的实际价值。 最近二十年来，高速公路等大型工程的建设中，伴随着人类活动的开展，滑坡发生的频度显著增加，而工程建设中积累的丰富海量数据为滑坡的稳定性分析与预测研究提供了必要的基础。因而，基于海量数据，利用数据库中新发展起来的数据挖掘技术开展高边坡稳定性研究成为一个值得探索的新途径。因此，本文围绕“数据挖掘技术在高速公路高边坡稳定性分析中的应用”问题，结合广东某山区高速公路的典型高边坡问题，通过数据挖掘中的决策树技术、聚类分析技术以及回归技术等，对高边坡的稳定性进行了分析，旨在探讨数据挖掘技术在高边坡稳定分析中的应用特点，探索边坡稳定分析的新途径。论文主要工作包括： (1)在系统总结国内外数据挖掘技术研究与应用现状的基础上，提出利用数据挖掘中的决策树技术、聚类分析技术以及回归分析技术对高速公路高边坡稳定性进行研究的总体思路和内容； (2)以广东梅河高速公路为研究对象，结合某高边坡深部水平位移监测数据，全面分析了高边坡的数据(共24114条记录)特点。这些监测数据既包含了不同的断面信息，也包含了随着监测时间的变化，不同空间位置和不同深度的位移变化等信息。通过数据挖掘中的决策树技术、聚类分析技术和回归分析技术研究深部位移的发展趋势，为高速公路高边坡稳定性分析奠定了基础。 (3)选取K68+215～K69+970边坡(左侧)、K95+520～K95+770边坡(左侧)、K96+170～K96+391边坡(左侧)等十个典型高边坡的平均坡度、地层岩性、土体强度参数粘聚力C值、土体强度参数内摩擦角φ值、土体密实度、风化程度、水位升降作用、日降雨量、人类工程活动等影响因素，利用数据挖掘中的决策树技术，对这些因素进行了决策树建模与分析，得到降雨量、平均坡度、C、φ、地层岩性以及人类工程活动是影响高边坡稳定性的主要因素。 (4)在(3)的基础上，采用聚类分析技术对高速公路高边坡的稳定性进行分析，以边坡的平均坡度及岩土体的强度参数为基础进行聚类分析与建模，确定出了稳定性较差的5个高边坡；接着，以其中的两个代表性高边坡为对象，以每个边坡中若干个代表性断面的水平位移和断面平面位置作为建立聚类模型的两个字段，依据聚类分析技术中的k-means算法，应用SQL Server 2000数据挖掘工具，对水平位移变化范围较大的断面进行聚类分析与建模，基于该模型，分析了水平位移变化较大的断面和边坡不稳定概率最大的临界位移值；最后，分析了落入该临界值范围之内的边坡断面数量和超过该临界值范围的断面数量，根据超出临界值范围的断面分析确定出潜在的危险性较大的断面；通过将该方法应用于梅河高速公路中某高边坡的某些断面潜在危险性的分析，使数据挖掘聚类分析技术得到了初步的应用。 (5)根据数据挖掘中的回归分析技术，通过T-SQL语句对高速公路高边坡深部水平位移监测数据编程，根据某高边坡的全部监测断面在不同的位置和深度时，水平位移随时间的变化关系建立预测回归分析方程，预测位移随时问发展的规律，结合边坡安全设计中的控制标准，判定边坡所处的安全状态，从而，为边坡的稳定性分析和预测提供依据。