支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法，在岩土力学与工程领域具有广泛的应用前景。该方法通过寻找最优分类超平面，能够有效解决小样本、非线性及高维数据的建模问题。在岩土工程中，SVM可用于岩土参数预测、边坡稳定性评价、地基承载力估算、岩体质量分类等问题的分析。相比传统经验公式和数值模拟方法，SVM具有更强的非线性映射能力和泛化性能，尤其适用于复杂地质条件下的工程问题。通过核函数技巧，SVM能够将低维非线性问题转化为高维线性问题求解，为岩土工程中的不确定性和非线性问题提供了新的分析工具。实际应用中需注意样本选择、特征参数提取和模型参数优化等关键环节，以获得可靠的预测结果。
