山体滑坡是世界上危害最大的自然灾害之一,对人类以及社会造成严重的威胁。滑坡的监测和预警是避免这一危害的主要技术手段。论文依托多传感器山体滑坡监测方法,研究并实现了基于改进支持向量机的山体滑坡预测算法,预警方式主要分为前期预警与后期预警两个部分。论文首先针对滑坡影响因素进行分析,确定滑坡监测主参数。其次通过海鸥优化的支持向量机算法（SOA-SVM）并利用滑坡主参数数据对山体抗剪参数（粘聚力与内摩擦角）进行预测,使用预测值并根据极限平衡法计算出山体安全系数,确定山体的安全状态,实现滑坡的前期预警;最后利用后期滑坡产生的位移数据并基于网格海鸥优化的支持向量机算法（GS-SOA-SVM）进行位移的预测,实现滑坡的后期预警。具体研究工作主要包括以下3个方面。（1）滑坡监测主参数研究。论文提出基于改进正交试验法的滑坡监测主参数筛选方法,即结合灰色关联分析法与层次分析法（AHP）,分析含水量、土压力、温度、雨量、土密度等11个参数对滑坡影响关联度的正交试验结果,确定滑坡监测主参数。试验结果表明,含水量、雨量、土压力、孔隙水压力、温度和振动这6个参数相关度占11个滑坡总参数的比值为90.79%,而其他5个参数总占比为9.21%,因此,这6个参数对滑坡影响可代替11个参数作为滑坡判断依据,成为滑坡监测主参数。（2）基于海鸥优化支持向量机的滑坡稳定性分析。首先对比研究目前主流的回归预测算法,分析各自的优缺点之后选择支持向量机作为预测模型。利用海鸥算法（SOA）对支持向量机的正则化系数C以及核函数参数g进行优化,建立基于SOA-SVM算法的滑坡稳定性分析方法。结果表明,SOA-SVM算法预测效果显著提升,优于传统SVM以及PSO-SVM算法。通过基于SOA-SVM算法的滑坡稳定性分析方法计算山体安全系数,确定山体的安全状态,实现滑坡的前期预警。（3）基于网格海鸥优化支持向量机的滑坡位移预测分析。山体的安全系数趋于或小于1且位移数据呈稳定趋势增长时,滑坡处于不稳定状态,此时需要对滑坡进行后期预警。根据SOA-SVM算法的特点,利用网格搜索算法（GS）对SOA-SVM算法进一步改进。利用前三个时期的累积位移作为输入,下一时期累积位移的预测值作为输出,通过GS-SOA-SVM算法建立滑坡位移预测模型并对位移进行预测。结果表明,GS-SOASVM算法达到预期效果,较为准确地预测了下一时刻位移。根据位移的变化趋势实现滑坡的后期预警。