随着经济的快速发展，煤炭资源越来越枯竭，“三下”采煤问题越来越多。铁路下采煤不允许有过大的变形，相对于公路和建筑物下采煤对地表移动变形的控制标准更高。进行铁路下采煤时，如果能实时地、准确地预测出采煤对铁路线路的影响范围、铁路线路上任意点的移动变形值等数据，就可以有计划、有针对性地对铁路进行维修，使铁路保持良好状态。因此，地表移动变形数据处理方法的正确与否，直接影响铁路变形实时预测预报的准确性和可靠性。国内外现有的变形分析模型方法与算法，其应用效果和应用范围具有一定的局限性。为了提高铁路下采煤地表移动变形监测数据的可靠性与实时预测的准确性，利用小波分析与Kalman滤波在数据处理方面的优势，采用小波变换与Kalman滤波结合的方法，对传统的Kalman滤波模型进行了改进。先利用小波阈值去噪方法对观测数据进行预处理，再对预处理结果进行改进的Kalman滤波处理。通过实验数据的对比分析，可知利用改进的Kalman滤波理论对原始观测变形值进行数据处理，能克服只使用单一方法进行变形观测数据噪声处理的不足，提高了变形分析的精度，为变形分析、预测等提供数据保障。根据高精度的铁路下采煤地表移动变形数据，利用改进的Kalman预测模型进行预测，通过与实测值的对比，验证了改进的Kalman滤波理论进行铁路下采煤地表移动变形预测的可行性，且预测精度较高，可以实现实时预测。