库岸边坡全年概率稳定分析从6.7小时压到15秒：把随机场与水位降雨时序一起塞进一个网络

库岸边坡的时变概率稳定分析不再需要反复跑数值模型。 传统数值方法做这类分析计算量很大，而已有代理模型往往忽略时间相关性或空间变异性。 在三峡库区白家包边坡上，该网络的决定系数为0.975，两个基线模型分别为0.922和0.946。

网络把土体参数的空间随机场和荷载的时间序列分开学，再合起来预测安全系数及其概率分布。 残差卷积网络从非均质土体参数的随机场表示中提取空间特征，卷积块注意力模块对这些特征做自适应重标定，双向长短期记忆网络并行学习环境荷载的时间演化。 评价在三峡库区白家包边坡上完成，输入包含降水与库水位波动这两类随时间变化的环境荷载。

报道覆盖的是白家包边坡这一具体案例上的时变概率稳定分析，输入为土体参数随机场以及降水、库水位波动两类环境荷载，输出为随时间变化的安全系数及其概率分布。适合做边坡可靠度与库区地质灾害评估的研究人员和工程师阅读，用于判断这类代理模型是否值得引入自己的分析流程。

结果建立在单一库岸边坡案例之上，材料没有说明该网络在其他边坡或不同荷载条件下的表现。计算耗时的对比是训练完成之后的推理时间，训练本身的代价未在材料中给出。