太白县地质灾害较严重，其灾点类型多、成片成带分布，规模差异较大，影响和受控因素多，发生频率较高，小型及中型灾点多，其中危害属重大级的灾点较少；由于其复杂的地质条件、地形地貌条件、气象水文条件和强烈的新构造运动及人为工程活动，使得本区成为地质灾害多发县区之一。　　 本文结合2009年“陕西省太白县地质灾害详细调查”任务，对太白县地质灾害详细调查及室内试验等工作的基础上，总结了区内滑坡隐患点的发育特征及分布规律；并对区内滑坡灾害点进行了危险性评价，研究的主要内容有：　　 （1）分析了区内滑坡隐患点的类型、规模、发育特征及形成条件等；在对滑坡隐患点调查资料进行分析研究的基础上，根据区内滑坡隐患点的特征，以规模、稳定程度、威胁人数、威胁财产数四个危险性制约因子运用层次分析法构造训练样本集。　　 （2）应用MATLAB 工具箱，调用newff()函数建立神经网络，对动量BP算法与SCG算法的训练结果进行比较，确定SCG算法为训练方法。　　 （3）应用LibSVM 工具箱来实现支持向量机模型，通过对多项式核函数、径向基核函数RBF和Sigmoid 核函数的样本训练结果及误差分析确定了径向基RBF为模型核函数。　　 应用两种方法计算研究区内81处滑坡隐患点危险性指数，并对结果进行分析比较，与以往隐患点危险性定性评价结果基本一致，本研究成果对于太白县地质灾害隐患点防治及人工智能应用于地质灾害隐患点危险性评价具有指导意义。