El deslizamiento de ladera es un desastre geolgico provocado por el hombre que causar grandes daos a las personas y al medio ambiente circundantes, y el anlisis probabilstico de fiabilidad se utiliza habitualmente para analizar la probabilidad de deslizamiento de ladera o si deben tomarse medidas de proteccin. La simulacin Monte Carlo es el mtodo ms utilizado, pero existen algunos problemas, como la baja eficiencia, la ambigedad estadstica de las muestras pequeas y el intervalo de transicin difuso del criterio de estabilidad. Este trabajo propone un mtodo Monte Carlo mejorado que utiliza un mtodo bootstrap mejorado para procesar muestras pequeas de datos geotcnicos, emplea ELM (mquina de aprendizaje extremo) basado en PSO (optimizacin de enjambre de partculas) para ajustar la funcin del mtodo de equilibrio lmite, y construye la funcin de pertenencia del factor de seguridad del vertedero considerando el intervalo de transicin difuso. Este mtodo se aplic a un talud de ejemplo del vertedero de Chengmenshan, Jiangxi. Comparando el resultado del anlisis con el resultado del mtodo tradicional MCS (Monte Carlo Search), se encontr que despus de aadir la funcin de pertenencia del factor de seguridad, el resultado se acercaba ms a la situacin real del vertedero, y los valores de la probabilidad de fallo y del ndice de fiabilidad se acercaban ms a los del estado peligroso; despus de sustituir la funcin original por el modelo PSO-ELM, la eficacia del mtodo MCS mejoraba considerablemente, mientras que los resultados mantenan una gran coherencia con los resultados originales; el mtodo MCS combinado con el mtodo bootstrap no slo simulaba la incertidumbre difusa de las estadsticas de la muestra original y el tipo de distribucin, sino que tambin expresaba el ndice de fiabilidad y la probabilidad de fallo como un intervalo de confianza de dos caras con un determinado nivel de confianza. La conclusin anterior demuestra la eficacia y superioridad de este mtodo en comparacin con el mtodo MCS original.
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