1.一种考虑滑床岩体结构特征的桩顶位移非线性预测方法，其特征在于，包括步骤如下：S1、对三峡库区所有采用抗滑桩支护的滑坡进行勘察统计，选择典型滑坡建立概化地质模型；利用三维离散元数值模拟软件-3DEC，建立所述概化地质模型的三维离散元数值模型；

S2、选取滑床岩体结构特征参数，包括有下述四个特征参数：岩层倾角α、岩层倾向与主滑方向夹角β、层厚比r、单组厚度d，其中r＝hhard/hsoft，d＝hhard+hsoft，hhard为硬岩单层真厚度，hsoft为软岩单层真厚度；确定参数单桩荷载q；

将上述五个参数带入步骤S1建立的概化地质三维离散元数值模型中，并进一步开展数值仿真试验进行单因素敏感分析，确定参数α、β、γ、d和q，对抗滑桩稳定性的影响程度及影响范围；其中，在进行单因素敏感分析时，为保证对滑坡进行全方位的勘测，所述参数α、β、γ、d和q，选取M个水平；所述参数具体为：α＝[α1,α2...,αM]、β＝[β1,β2...,βM]、γ＝[γ1,γ2...,γM]、d＝[d1,d2...,dM]和q＝[q1,q2...,qM]，M＞0；

S3、根据步骤S2中分析得到的单因素敏感分析结果，选取对抗滑桩影响最大的n个水平；所述特征参数具体为：α＝[α1,α2...,αn]、β＝[β1,β2...,βn]、γ＝[γ1,γ2...,γn]、d＝[d1,d2...,dn]和q＝[q1,q2...,qn]；其中，M＞n＞0；

S4、采用正交设计方法，设计参数α、β、γ、d和q在内的N组试验；

S5、利用3DEC软件对步骤S4设计的N组实验开展数值仿真试验，监测并记录每一组实验方案下抗滑桩桩顶节点的位移值yi；经过N组实验后，建立含有五个自变量α＝[α1,α2...,αN]、β＝[β1,β2...,βN]、γ＝[γ1,γ2...,γN]、d＝[d1,d2...,dN]、q＝[q1,q2...,qN]和一个目标变量y＝[y1,y2...,yN]的数据库；其中i＝1,2...,N；

S6、将所述数据库中的每一项数据进行归一化处理；

S7、采用支持向量机机器学习算法，将步骤S6归一化处理后的数据作为输入变量，带入到支持向量回归公式，建立支持向量回归机模型；

S8、采用粒子群优化算法，对步骤S7建立的支持向量回归机模型进行优化，建立最优化的桩顶位移预测模型；

S9、针对一具体滑坡案例，确定参数α、β、γ、d和q；对步骤S9确定的参数α、β、γ、d和q做归一化处理后，将其带入步骤S8中建立的桩顶位移预测模型，进一步得到桩顶位移归一化后的预测值，对所述桩顶位移归一化后的预测值做反归一化处理，得到的预测值即为实际的桩顶位移预测值。

2.根据权利要求1所述的一种考虑滑床岩体结构特征的桩顶位移非线性预测方法，其特征还在于，步骤S2在进行单因素敏感性分析时，岩层倾角选取10°、20°、30°、40°、50°、

60°、70°、80°、90°共9个水平，岩层倾向与主滑方向夹角选取0°、10°、20°、30°、40°、50°、

60°、70°、80°共9个水平，层厚比选取1:9、1:7、1:5、1:3、1:1、3:1、5:1、7:1、9:1共9个水平，单组厚度选取1m、2m、3m、4m、5m、6m、7m、8m、9m共9个水平。

3.根据权利要求1所述的一种考虑滑床岩体结构特征的桩顶位移非线性预测方法，其特征还在于，步骤S2中根据建立的概化地质模型的三维离散元数值模型，利用剩余推力法计算得到桩后推力F；进一步的，通过桩后推力F，求解得到抗滑桩后的单桩荷载 其中，S为抗滑桩自由端纵切面面积。

4.根据权利要求1所述的一种考虑滑床岩体结构特征的桩顶位移非线性预测方法，其特征还在于，步骤S6中在进行归一化处理时采用以下公式：x'＝(x-xmin)/(xmax-xmin)；

其中：x'为归一化后样本值，x为样本真实值，xmax为样本最大值，xmin为样本最小值；所述样本真实值包括从数据库中的带入数据。

步骤S9中在进行反归一化处理时采用以下公式：

x＝x'(xmax-xmin)+xmin。

5.根据权利要求1所述的一种考虑滑床岩体结构特征的桩顶位移非线性预测方法，其特征还在于，步骤S7中由支持向量机理论可知拟合函数为：其中，l＝N，τi和 为拉格朗日乘子，ζi＝[αi、βi、γi、di、qi]为支持向量，为输入变量，b为常数，f(ζ)为归一化后的桩顶位移的预测值。

6.根据权利要求5所述的一种考虑滑床岩体结构特征的桩顶位移非线性预测方法，其特征还在于，步骤S7通过求解如下被约束的二次最优化问题分别得到待解参数τi、 和b：其中，约束条件为:

式中，p为不敏感损失参数，C为惩罚因子，K(ζi,ζj)为核函数。

7.根据权利要求6所述的一种考虑滑床岩体结构特征的桩顶位移非线性预测方法，其特征在于，支持向量机核函数选择RBF核函数，其形式为 g为核函数参数，j＝1,2,...,N。

其中所述参数p、C和g为待优化参数。

8.根据权利要求1、5、6和7所述的一种考虑滑床岩体结构特征的桩顶位移非线性预测方法，其特征还在于，步骤S8中利用粒子群优化算法求解待优化参数：不敏感损失参数p，惩罚因子C，RBF核函数参数g的最优组合，通过所述最优组合(p,C,g)，建立最优化的桩顶位移预测模型；具体包括以下步骤：S81、初始化粒子、种群速度，设定最大迭代次数Tmax＝500、粒子种群数量为20，将初始迭代次数设为x＝1，定义最小误差参数为MSEmin；

S82、根据粒子和种群速度，确定参数：交叉验证折数kx、损失参数px、惩罚因子Cx和RBF核函数参数gx；其中，kx∈N；

S83 、采 用k折交叉 验证方 法 ，将 参数p x、C x和gx 带入拟 合函数 ：得到N组桩顶位移的预测值ωx＝[ωx1,ωx2,...,ωxN]；

S84、将步骤S83得到的N组桩顶位移的预测值ωx，与步骤S5通过3DEC软件记录得到的N组桩顶位移的实际值y，构建适应度函数：其中在第一次迭代过程中，令MSEmin＝MSE1；

S85、更新粒子速度和粒子位置；令x＝x+1，返回至步骤S82-S84，进行下一次迭代，并记录迭代次数；

其中，一方面在进行第x+1次迭代时，若有MSEx+1＜MSEmin，则更新MSEmin，令MSEmin＝MSEx+1；另一方面，当次数达到最大迭代次数时x＝Tmax，则执行步骤S86；

S86、结束迭代，输出MSEmin，其中对应的参数组合(px,Cx,gx)即为当前适应于拟合函数f(ζ)的最优输出组合。