为了提高滑坡的预测精度,通过对灰色GM(1,1)模型与BP神经网络模型各自优缺点及互补性的分析,建立了GM-BP串联组合预测模型。模型首先采用等维动态GM(1,1)模型进行初步预测,然后利用BP神经网络对初步预测的结果进行训练及仿真,通过数据的归一化处理,参数的判定选取,获得组合模型预测值。以茅坪滑坡为例,对位移进行了预测。通过数据的对比分析,发现GM-BP串联组合预测模型在短期预测精度上高于单一模型。