随着我国在公共交通领域的不断投入,大量交通基础设施在红层地区修建,红层作为一种特殊的地层,其边坡稳定性问题比较突出,因此,在施工过程中如何对短时间内形成的大量红层公路边坡进行快速合理的评价、准确的预测、及时的管理与防治,成为目前我国高等级公路建设中亟需解决的重大技术难题。本文以四川省仁沐新高速公路主线及马边支线工程为依托,基于红层边坡变形破坏模式研究,开展边坡稳定性影响因素分析、快速评价指标筛选、评价指标数据快速提取、SVM算法边坡稳定性快速评价模型研究和Python语言程序部署等相关工作,实现红层公路边坡稳定性的快速评价。取得了以下进展:（1）以红层地区大量工点边坡的调查总结为基础,通过典型红层边坡变形案例分析,揭示红层独特的变形破坏特征,将红层边坡划分为近水平岩层边坡、倾斜岩层边坡与堆积体边坡三大类型,分析其变形失稳模式与动态演化过程,并辅以三维图谱。（2）从边坡的变形失稳机制出发,分析地形地貌特征、地层岩性特征、结构面特征、坡体结构特征、水文地质条件、外部触发因素在影响坡体稳定性中起到的重要作用,在以上因素中,地层岩性特征是物质基础,坡体结构特征与结构面特征是控制性因素,而降雨和开挖则是红层公路边坡失稳的关键因素。（3）建立红层公路边坡稳定性快速评价指标体系。考虑红层边坡几何特征、岩性及结构、外部诱发条件三大类影响因素,筛选出红层公路边坡稳定性的评价指标:边坡坡宽、边坡坡高、平均开挖坡度、边坡开挖高度、边坡开挖级数、岩性组合特征、结构面特征、单日最大降雨量、岩体结构类型与坡体结构类型,提出了部分指标采用无人机技术进行快速提取的方法。（4）运用机器学习理论,建立了以SVM算法为核心的红层公路边坡稳定性快速评价模型。利用变量分析、统计和图表化获得建模数据的特征,采用数据清洗、连续变量无量纲化、分类型数据量化、降维等操作展开预处理研究以提高数据集质量,选取与数据特征相匹配的SVM（支持向量机）算法与高斯核函数建立模型,通过网格搜索法得出参数C和gmma的最佳组合,由此训练模型。为突出支持向量机算法对边坡稳定性快速评价模型的适用性,采用AUC值评估性能与不同算法模型性能对比的手段,验证了支持向量机算法为本次研究的最佳算法。（5）基于Python语言开发出红层公路边坡稳定性快速评价程序,该程序拥有合理的程序结构设计、简洁明了的UI界面设计以及兼容性强的运行环境,集成输入值判别、数据预处理、机器学习模型运算及结果显示等功能。通过对仁沐新高速公路主线样本边坡的快速评价,验证程序性能,结果与工程实际评价相近,准确率达到84%以上。