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边坡稳定性预测是岩土工程中的一项重要研究内容，传统的基于力学的分析方法在进行分析时，要对岩土体的力学行为进行一些假设，由于岩土边坡的复杂性，这些假设往往和岩土体的实际力学行为相去甚远，因而其精度不是很高。基于范例的岩土边坡稳定性神经网络预测方法具有良好的自学习能力和高度的非线性映射能力。根据实际的46个边坡的参数及其稳定性资料，建立了概率神经网络的预测方法。PNN的特点在于快速运算、精确度高，以及可以给出一个指示基于决策的可信度大小的结果。