简介： 本申请提供了基于强度折减法的边坡系统可靠度分析方法，采用强度折减法SRM对稳定性系数进行评估，并采用初始采样策略和主动学习函数，构建了原始极限状态函数LSF的主动学习代理模型ASVM、ARBF和AK，将蒙特卡罗模拟MCS和主动学习代理模型相结合来评估边坡系统的失效概率，可以量化随机变量及其相关参数对边坡稳定性的影响，大大减少了初始样本点数，有效提高了计算效率，可自动识别土质边坡中任意形状的滑动面，在对具有复杂几何形状的层状边坡进行可靠度分析时更为方便。