近年来,我国地质灾害频繁发生,严重威胁着人民的生命财产安全,制约着社会经济的可持续发展。为了减少和避免地质灾害造成的人员伤亡和经济损失,将地质灾害预报系统应用于地质灾害频发区已成为发展的趋势。传统的地质灾害预报系统存在仪器布设单一,由此带来模型预报不准确的问题。国家中长期科技规划(2006-2020)确定的重点领域中包括了“对突发公共事件快速反应和应急处置的技术支持”,确定的优先主题包括“重大灾害的监测预警技术以及综合风险分析评估技术”。因此本文提出了基于模糊规则的地质灾害预报模型。本文首先分析了地质灾害类型,以滑坡型和泥石流型地质灾害为例,分析了滑坡型地质灾害诱发的主要因素,包括降雨量、滑坡体表面位移、土壤含水率和土压力,泥石流型地质灾害诱发的主要因素,包括次声、断线、降雨量和泥位。在此基础上,设计了地质灾害预报系统,包括滑坡型和泥石流型地质灾害预报系统,滑坡型地质灾害预报系统由无线位移、无线土压力、无线土壤含水率和无线降雨量等采集终端、现场预警终端和中心站组成,泥石流型地质灾害预报系统由无线次声、无线泥位和无线降雨量等采集终端、现场预警终端和中心站组成,为了便于应用和推广,将系统各个终端的硬件集于一体,包括微处理器最小系统、电源模块、无线通讯模块、存储和数据采集接口等电路设计,滑坡型和泥石流型地质灾害软件分开独立设计。然后分析了山体结构稳定性方程,建立了基于模糊规则的滑坡型地质灾害预报模型,分析了泥石流流速方程,建立了基于模糊规则的泥石流型地质灾害预报模型,并利用Matlab软件进行仿真,同时采用梯度下降法和神经网络优化了基于模糊规则的滑坡和泥石流预报模型。本文最后以勉县为滑坡型地质灾害研究区,对基于模糊规则滑坡预报模型、基于梯度下降法改进的模糊规则滑坡预报模型和基于神经网络改进的模糊规则滑坡预报模型的预测准确率进行仿真验证。实验结果表明,基于梯度下降法改进的预报模型预测的准确率高达90%,明显高于其它两种模型预测的准确率。同时采用等级预报的方法,从中心站向决策者发布预报信息,为决策者提供有价值的参考。