本书作者赵洪波博士在岩土力学智能分析方法的基础上，将支持向量机应用到岩土力学与工程中，进行了大量深入的创新性研究工作，提出了岩土结构非线性变形预测的进化支持向量机方法、边坡变形预测的群体智能方法、基于支持向量机的岩土工程位移反分析理论与方法、基于支持向量机的边坡可靠性分析、围岩破坏模式的支持向量机识别等新理论和方法，为岩土力学与工程问题的研究注入了新的血液和活力。

本书主要论述了支持向量机的基本理论及其在岩土力学与工程中的应用。全书共分6章，内容包括绪论、支持向量机及其他智能分析法、岩土结构变形预测、基于监测数据的位移反分析、边坡稳定性的支持向量机分析和支持向量机在岩土工程中的其他应用。

本书可供土木工程、矿业工程、计算机科学等领域科技工作者、高等院校相关领域的师生及研究生参考，对相关领域的工程技术人员也有一定的参考价值。

0 绪论

 0．1 岩土力学与工程面临的困难与挑战

 0．2 国内外研究现状

 0．3 支持向量机在岩土力学与工程中应用的可行性

 0．4 支持向量机在岩土工程中的应用现状

 参考文献

1 支持向量机及其他智能分析法

 1．1 统计学习理论简介

 1．2 支持向量机及其学习算法

 1．3 序列最小优化法

 1．4 遗传算法简介

 1．5 微粒群算法

 参考文献

2 岩土结构变形预测

 2．1 边坡非线性变形的进化支持向量机分析

 2．2 基于微粒群优化的边坡变形预测

 参考文献

3 基于监测数据的位移反分析

 3．1 基于进化支持向量机位移反分析

 3．2 基于进化支持向量机的滑动面参数识别

 3．3 基于支持向量机与微粒群的位移反分析研究

 参考文献

4 边坡稳定性的支持向量机分析

 4．1 边坡稳定性估计的支持向量机

 4．2 基于支持向量机的边坡最危险滑动面识别

 4．3 滑坡加固方案优化的支持向量机

 4．4 基于蒙特卡洛与支持向量机的边坡可靠性分析

 参考文献

5 支持向量机在岩土工程中的其他应用

 5．1 围岩破坏模式的识别

 5．2 基坑支护设计优化的支持向量机

 5．3 岩土本构关系的支持向量机模型

 5．4 预测冲击地压的PSO—SVM模型

 参考文献

附录 支持向量机分类的SMO算法源程序