这篇论文主要探讨的是珠三角地区花岗岩残积土边坡的稳定性分析以及非线性预测方法。在大数据和算法的背景下，研究者采用广义系统科学和地质过程机制分析的视角，对花岗岩残积土边坡的地质条件进行了深入研究。论文指出，传统的稳定性评价方法对于这类特殊的地质条件并不适用，因此需要构建非线性的评价体系。
论文通过物理试验揭示了花岗岩残积土边坡的变形破坏机制，并分析了影响边坡稳定性的关键因素。研究发现，花岗岩残积土中的结构面（如节理和裂隙）在稳定性中起着重要作用，因为它们的抗剪强度低于土体本身，且影响滑裂面的形成和发展。此外，论文还指出了边坡失稳通常表现为自上而下的渐进式滑动，滑动面组合复杂，包括直线和圆弧面的组合。
在预测边坡稳定性方面，论文采用了粗糙集理论与支持向量机（SVM）的结合方法。粗糙集理论用于分析各因素的敏感性，而SVM则用于建立评价模型。通过这种方法，论文提出了新的模型可靠性检查思路，以确保支持向量机模型的可靠性。结果显示，基于粗糙集和支持向量机的非线性评价模型在花岗岩残积土边坡稳定性评估中具有更高的客观性和准确性。
此外，论文还强调了人工开挖边坡失稳的自然触发因素主要是降雨，因此防水措施在边坡治理中至关重要。利用有限差分数值模拟技术，可以更准确地模拟滑坡的失稳过程，包括应力、应变、位移特性和稳定性状态，且不需要预先假设滑移面形状。
在数据处理和分析过程中，粗糙集理论的应用有助于减少影响边坡稳定性的因素属性，简化问题，提高预测的效率。通过属性约简操作，研究者能够确定最重要的影响因素，为边坡稳定性评价提供了更为精炼的框架。
总的来说，这项研究为珠三角花岗岩残积土边坡的稳定性评价提供了新的理论依据和实用工具，不仅对同类边坡的防治设计具有指导意义，而且对提升地质灾害防治的科学性和经济效益有深远影响。其成果对于理解和应对这一特定区域的地质风险具有重要的理论和实践价值。
