边坡的变形与破坏是岩土工程领域研究的重点课题,边坡工程的可靠性分析则可为工程项目提供理论依据。由于边坡地质条件的高度非线性,难以用显示函数描述其安全系数与各影响因素之间的关系,因此,本文将支持向量机与Monte Carlo法相结合,并进行改进优化,进而实现对边坡的可靠性分析。主要研究成果如下:(1)针对原始人工蜂群算法在搜索时容易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的人工蜂群算法(MABC),该方法先将原始蜜源的适应度进行排序,找出适应度最高的蜜源,再在其周围搜索更优解。MABC算法较原始ABC算法收敛速度快、全局性好。(2)在改进的人工蜂群算法优化支持向量机(MABC-SVR)的基础上,建立了80个边坡实例的安全系数预测模型,该预测模型误差较小,准确度较高,预测值与实际值达到了高度拟合。(3)将Monte Carlo模拟法与MABC-SVR映射模型结合,对典型边坡和治理前后的青化寺滑坡进行可靠性分析,将所得可靠指标与失稳概率与其他方法进行对比,结果基本一致,证明本文建立的预测模型及可靠性计算方法合理可行,且精度更高。