边坡变形造成的危害影响着人类正常生活和相关的工程建设,一旦发生滑坡会给国家和有关家庭带来严重的损失。由于导致边坡变形演化的因素很多,边坡变形预测具有复杂性和不确定性,极难使用传统分析方法对其进行准确预测。基于此,针对如何提高边坡位移预测的准确性问题,以构建深度网络模型为主,引入网络压缩算法及小样本学习等知识,以某水泥厂边坡位移监测系统中采集到的边坡位移数据为例,开展边坡位移预测工作,主要的研究内容包括:（1）针对目前深度模型进行边坡位移预测时参数多、训练时间长的问题,在基于CNN-LSTM的预测模型相关理论和自适应的训练方法基础上,引入结构化剪枝技术,在保持剪枝后特征信息和原始特征信息的差距最小的情况下,减少参数,让模型的训练时间缩短。实验结果表明,在卷积通道依次进行删减后,与未剪枝的CNN-LSTM模型相比,引入了结构化剪枝模型可以减少训练时间,在保证模型训练准确性的基础上降低了内存占用量。（2）针对目前边坡形变分析都是建立在单任务过程进行训练,并没有考虑训练过程中各种任务之间的相关性问题,引入知识蒸馏机制,结合传统的时空网络边坡预测方法,构建了加权知识蒸馏网络结构,使用具有深层结构的教师网络模型去提取丰富特征的信息,然后通过蒸馏与学生网络模型的损失权重加权方式对提取到的特征信息进行监督,使学生网络能够保证多任务性能的同时提高模型性能。通过实验对比,构建的加权知识蒸馏网络结构能够在边坡数据样本较少时,用更轻量网络模型进行边坡位移预测。（3）由于实际中能用于边坡预警的样本较少,此时的压缩预测模型在训练过程中会由于估计误差的逐层传播和累积导致网络输出恶化,从而产生过拟合现象。针对此问题,对网络模型的隐藏层进行蒸馏处理,并使用剪枝技术平滑修剪学生网络,从而有效减少逐层累积的估计误差及训练参数。实验结果表明,在边坡数据较少的情况下,用更轻量的网络模型进行边坡位移的预测,在保持预测精度不变的情况下,能够让模型训练结果达到最优,对实际矿厂的边坡失稳预警有一定的参考价值。