中国有70%的国土面积被复杂山地环境覆盖,是世界上受滑坡灾害影响最严重的国家之一。目前国内外学者对滑坡监测进行了大量研究并取得了一定的成果,但由于造成坡体发生滑坡的致灾因子众多,通过坡体内部状态数学模型计算其安全系数具有不确定性和单一性,滑坡状态预测预警仍是一个世界难题。论文设计了一套基于随机森林模型实时分析滑坡状态的监测预警系统,实现了对滑坡状态进行危险等级划分和高危地区时间预测的有效监控,具有一定的现实意义。论文采用Socket通信技术、数据库技术和机器学习技术设计了一套基于随机森林模型的滑坡状态监测系统。系统主要包括滑坡监测算法端、Socket通信程序和人机交互界面三个部分。滑坡监测算法端主要对下位机采集的数据进行分析、处理和监测预警,下位机采集孔隙水压力、土压力、降雨量、滑坡位移、振动、温度和湿度等数据通过GPRS网络传输至上位机,滑坡监测算法端首先进行数据清理和缺失值填充,选取滑坡位移作为目标变量,通过计算变量两两之间的斯皮尔曼相关系数进行相关性分析,剔除线性相关度较高变量,进行特征选择,对坡体状态空间进行回归预测,系统通过交叉验证结果对比逻辑回归模型和随机森林模型的正确率,选取得分更高的随机森林模型,利用移动平滑思想的最小二乘的三阶正交多项式平滑算法进行曲线平滑,降低其偶然误差,将空间形变-时间曲线转换为切线角曲线进行坡体状态分类,并对高危坡体采用Verhulst生物模型对坡体滑坡时间进行短期预测;Socket通信程序主要负责协调数据库、客户端和算法模型各部分之间进行正常工作,采用C/S通信模式中的完成端口,利用系统多核处理器、采用多线线程处理多个任务,提前建线程进行端口消息查询,在减少线程切换时间的同时,实现了系统的异步通信,同时解决了系统均衡的问题;人机交互界面采用C#窗体编写,为保证系统的安全性用户划分采用最小权限等级划分,结合数据库进行记录审查,使每个用户操作有迹可循,将责任追究到个人;系统采用标准CBC工作模式的3DES算法,采用初始向量(IV)+密钥+明文对数据存储、网络通信和口令访问控制系统进行数据块加密和解密。经过实验室模拟山体仿真检验,当下位机发送山体信息数据后,系统能够稳定地进行滑坡状态分类、监测预警和粗略滑坡时间预测。系统采用基于随机森林模型的山体状态监测模型,提高了对气象条件和地形地貌的适应性,减少了对人力的耗费,经实验室模拟仿真空间预测准确率可达83%,具有良好的实时性、可靠性和稳定性,对以后的山体灾害监测具有一定的参考意义。