土质边坡位移概率反分析与失稳概率预测

传统边坡位移反分析常采用确定性方法，忽略了参数的非唯一性，相比之下概率反分析方法通过量化输入参数的不确定性来确定多组输入参数，这对于边坡失稳概率的预测具有重要意义。通过先验分布量化输入参数的不确定性，同时构建针对原边坡数值模型的高效率代理模型，采用贝叶斯推断并结合马尔科夫链蒙特卡罗方法对输入参数进行更新，极大降低了输入参数的不确定性。通过对一实例边坡位移进行预测，并与实际监测位移进行对比，验证了此方法的可靠性与准确性。最后通过构建高效的主动学习代理模型预测了边坡的失稳概率，预测结果可为边坡失稳的定量风险评估提供重要支撑。