随着公路交通的快速发展,大量公路边坡问题不断出现,影响了当地的经济发展,研究边坡的稳定性对灾害的防治至关重要。由于边坡工程是复杂的系统工程,其中稳定性分析问题难以运用单一科学的理论与方法来有效解决,这已成为边坡工程研究者的共识。公路边坡地质灾害与众多影响因素有密切关系,且大部分情况下这种关系的高度非线性,使得传统稳定性分析方法存在一定的局限性。伴随科技的发展,人工智能成为探索公路边坡稳定程度的一种全新方法。根据目前信息化采集系统的情况,本文提出支持向量机方法应用于边坡稳定性分析中,以陕西省公路边坡地质灾害为分析对象,应用地理信息系统空间分析技术和支持向量机(SVM)方法,通过优选参数与建立稳定性分析模型,为分析边坡灾害探索一种新的方法。通过对陕西省的地形地貌、地质构造、岩土类型及其他因素进行调查分析,结合《陕西省日常养护管理系统》中的调查数据,阐述了导致陕西公路边坡灾害的最重要因素,确定其分析指标体系。结合陕西省区域环境特征,基于地理信息系统(Geographic Information System GIS)的区域评价指标叠加法,创建了以地震、降雨、地表切割深度、岩土类型为主要影响因素的公路边坡灾害分区评价模型,完成了各单因子图,并结合边坡灾害影响因素的关联度量化分析方法确定权重,获得陕西省公路边坡分区图,为分别确定各分区的稳定性智能分析模型奠定基础。依据分区的结果,分别对陕北、关中、陕南各自地域范围内的小样本数据,采用支持向量机建立灾害稳定性分析模型。运用研究区域的调查数据,将坡型、边坡坡度、最大坡高、风化程度、植被覆盖、边坡岩土体硬度,作为分析模型的输入向量,将公路边坡稳定情况作为输出向量。选择运用最广泛的径向基函数为核函数,并且选择了粒子群算法、遗传算法、网格搜索法三种参数优选的方法,通过不断寻优确定最佳惩罚因子C和核参数g,进行模型优化处理,最终得到高精度的智能模型。结果表明,网格法耗费时间比较少,精确度较差;而粒子群算法和遗传算法运算过程耗费时间较长,精确度较高。论文将分析模型结果,进行对比分析和取舍,最终使模型的精度达到95.8%,可靠性较高,可用于陕西省公路边坡稳定性分析。通过参数优选获得优良的SVM分析模型,稳定性和泛化性能均优良,经实测数据验证其精度较高,验证了基于智能算法—支持向量机公路边坡稳定性分析模型可以解决公路边坡系统的非线性特点,存在相对的优势与工程实际使用意义。基于MATLAB8.0平台,结合Microsoft Visual C++编辑器,采用libsvm工具箱进行扩展编程,开发了人工智能分析系统,对公路边坡稳定性进行智能化分析提供方便的操作平台。在倡导应用大数据进行公路评价的基础上,基于智能算法的公路边坡稳定性分析方法,可以科学地分析各种不同情况公路边坡的稳定性,给公路交通灾害的防治带来了参考作用和指导意义。