地铁隧道地表变形是伴随地铁建设而出现的普遍灾害现象，它具有破坏形式多样、损害程度各异的特点。准确预测地铁隧道地表变形可以有效避免灾害的发生。目前无论是传统的理论计算法，还是现有的根据实测数据分析法都存在预测过程复杂、速度慢、预测精度低等问题。因此，如何进行快速、高精度地预测地铁隧道地表变形将对避免灾害有着重要的意义。本论文首先介绍了地铁隧道地表变形预测国内外研究现状，并介绍了基因表达式编程的应用情况；接着，分析了地铁隧道地表变形特点及地铁隧道地表变形监测技术；其次，根据地铁隧道地表变形监测数据含有噪声的特点，设计了Fibonacci加权预处理程序对地铁隧道地表变形监测数据进行了平滑预处理；然后，根据基因表达式编程原理及算法流程，在Visual Studio编程环境下，利用C#编程语言设计了基于基因表达式编程地铁隧道地表变形预测程序；最后，利用某地铁隧道地表变形监测数据作为训练数据，将训练数据代入预测程序，设定一定参数经过程序运算得到预测函数模型，并分析该预测函数模型与GM(1,1)灰色预测函数模型在地铁隧道地表变形预测中的结果。通过计算可知，利用基因表达式编程预测函数模型进行地铁隧道地表变形预测结果中误差是0.0083，而利用GM（1,1）灰色预测函数模型进行地铁隧道地表变形预测结果中误差是0.0216，实验结果表明基因表达式编程在地铁隧道地表变形预测精度明显提高，从而为预测地铁隧道地表变形提供了一种新方法。