在人们从事的各种工程建设活动中,常会遇到边坡的稳定问题。在各领域的建设过程中,由边坡失稳对人民的生命财产安全造成的损害愈加严重,人们已经逐渐意识到边坡稳定的重要性。据相关部门统计,2016年,我国的地质灾害数量为9710起,由边坡失稳所带来的地质灾害,在其中的占比高达76%。通过查阅相关的文献资料发现,90%的边坡失稳问题都是由降雨引发,所谓“十滑九水”就是这个道理。所以对边坡稳定性的预测,特别是对降雨型边坡稳定性分析预测具有重要的意义。本文分别对边坡的确定性分析方法和可靠度分析方法进行了讨论,并在前人研究的基础上,引入正交试验法对影响边坡稳定性的因素进行敏感性分析和较优组合分析。在确定性分析方法当中,利用支持向量机在解决小样本、非线性、高维数和局部极小点的问题时所具有的优点和粒子群算法的容易实现、精度高的特点,同时结合主成分分析方法(PCA)的特征提取能力,对建模过程中的参数进行优化,进而建立了边坡稳定性预测的PCA-PSO-SVM模型,并结合工程实例对本模型的准确性进行了验证。在边坡的可靠度分析中,本文介绍了中心点法(MFOSM)、基于迭代算法的验算点(FORM)计算法、响应面法、蒙特卡洛等方法对边坡稳定性可靠度计算的精确性及简便性的优缺点。在研究的过程中,将FROM方法和支持向量机法进行了有机的结合,应用于边坡的可靠度分析当中,并给出相应的预测模型,建立了基于支持向量机的边坡可靠度预测模型。利用该模型分别对同一边坡的三个剖面进行了边坡可靠度的分析验证。结果证明,本文建立的基于FORM法与支持向量机法相结合的边坡可靠度预测模型,克服了其他方法中计算繁琐,精确度低的缺点,并且可以在很大程度上提高边坡可靠度分析的效率。在实际的边坡稳定分析过程中,可以采用该模型对边坡的可靠度指标有效预测。该模型的建立为相应的理论研究奠定了良好的基础,开拓了一个新的思路,而且对于分析其他边坡稳定问题具有良好的借鉴意义。