滑坡是地壳表层岩体的一种地质突变现象，是一种多发性地质灾害。近年来，随着我国能源开发及基础建设的不断深入，我国面临前所未有的工程地质灾害问题，在没有足够的经济技术力量对存在威胁的滑坡进行全面治理的情况下，不断采用新的方法，对滑坡灾害开展预测预报，提高预测预报精度，减少灾害的损失，具有十分重要的意义。 目前，对于一个滑坡体我们主要通过位移监测来判断滑坡体的变形性质，通常一个滑坡体布有多个监测点，从而对应有多个位移时间序列的监测信息，但每个监测点都不足以反映整个坡体变形性质，而现有的滑坡预测预报模型都是一维位移参数的预报模型，若把单个监测点的位移信息带入预报模型得出的结果就会与实际结果产生较大的偏差。因此如果我们能从多个监测点的信息中提取出一个综合位移信息，而这个综合位移信息不仅覆盖了任何单个监测点的信息，而又能比较全面反映此滑坡体的整体变形性质，从而增强了监测数据的互补性和可靠性，减少了信息的模糊性。为提高预测预报精度，减少灾害的损失，提供了可靠的保证。 针对以上问题，本文首次提出以人工免疫算法为核心的多传感器信息融合技术，并将此应用于滑坡多个监测点综合位移信息的提取。针对实际工程问题，选取典型的滑坡体对本文提出的理论进行验证、分析，并与课题组前期得到的结果进行比较。本文的研究成果丰富了滑坡预测预报理论，具有重要的实际意义。