本发明提供了一种基于二分类的边坡系统可靠度分析方法,涉及土质边坡可靠度分析领域,本发明提出了二分类方法BCM,它结合了一个嵌入有限差分程序FLAC的基于判断的强度折减法SRM和一个主动学习支持向量机ASVM来有效且准确地估计层状边坡系统失效概率;其中,基于判断的SRM用于识别边坡系统的稳定状态,而无需计算其精确的稳定性系数FS;然后依次采用改进的三西格玛3‑σ初始采样点策略和主动学习策略来逼近真实极限状态函数LSF,不断训练SVM分类器,利用当前训练的SVM分类器对具有大量样本的拉丁超立方抽样LHS进行失效概率评估,相比已有技术,大大提升了计算效率,同时保证了计算精度,具有较强的实践性。
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