中国是一个滑坡灾害极为频繁的国家。本课题所重点研究的云贵川铁路沿途区域属于滑坡灾害易发生的区域,一旦发生了滑坡灾害,将会造成难以估量的巨大损失。为了保证铁路工程在建设期和运营期铁路的安全,开展铁路滑坡灾害监测预警模型研究是十分有必要的。由于滑坡灾害形成机理十分复杂,人们对其防范的技术还远未成熟。当前的滑坡灾害监测预警研究大多是针对传感器监测数据进行分析与预警,其研究成果局限于特定设备与监测系统。为解决这一问题,本课题将开展基于大数据分析与挖掘的铁路滑坡灾害监测预警模型研究工作。为滑坡灾害监测预警提供一种新的解决思路。本课题的主要工作如下:（1）编写Python程序获取近十年全国范围内的滑坡灾害点及其影响因素数据,使用大数据分析技术来研究滑坡灾害的成因。（2）提出了一种改进优化的逻辑回归方法挖掘滑坡灾害风险的数据模式,并形成滑坡风险预测模型。通过实验对比证实了改进后的逻辑回归方法所得到的预测模型在检出率、误报率及准确率等指标上均高于传统逻辑回归方法。（3）研究BP神经网络深度学习方法在坡体地表形变预测领域的应用,并在此基础上进行改进,提出了一种基于移步平均法（MV-BP）的地表形变时间序列预测方法。实验结果表明本课题改进的算法在预测地表形变时间序列时准确率要高于其他算法,能对监测坡体地表形变量进行更准确地预测,进而更准确地预测出滑坡灾害可能发生的时间。（4）提出了一种基于网格单元的空间区域划分方法,这种方法可以对监测区域不同的坡体进行划分。使用该方法后,不仅可以提高滑坡灾害风险预测的精度,还能预测出滑坡灾害具体发生的空间地理范围。（5）依据灾害监测预警行业的标准并结合铁路沿线监测预警的实际需求,创新性地提出了结合滑坡发生概率、破坏面积与社会经济损失的滑坡风险监测预警模型。实验结果表明本课题提出的该预警模型在实际应用中更具有合理性,且效果更好。（6）开发铁路沿线地质灾害预警平台,将实时监测预警结果以可视化的方式呈现给用户。让用户可更加直观清晰地了解到实时监测预警的结果。