本发明涉及一种基于机器学习确定滑坡降雨阈值曲线的方法，构建边坡模型样本，确定边坡稳定安全系数阈值、当前研究区域年平均降雨量；计算样本在给定降雨强度下的渗流场，捕捉边坡安全系数等于边坡稳定安全系数阈值的时刻点，以对应的降雨强度和降雨持时作为I‑D阈值曲线的拟合数据点；构建I‑D阈值曲线数据集；运用人工神经网络构建I‑D阈值曲线预测模型，训练预测模型；将边坡参数输入到预测模型，得到该边坡拟合数据点，拟合并在坐标系上绘制I‑D阈值曲线。本发明得到的结果更精确；实现I‑D阈值曲线的快速预测，提高分析效率，具有良好的实用价值；具有可推广性。