本發(fā)明公開的基于混合高斯隱馬爾科夫模型的滑坡發(fā)生時間預(yù)測方法，首先通過安裝在坡體上的激光位移傳感器采集滑坡體的位移數(shù)據(jù)，并對采集的位移數(shù)據(jù)在時序方向上進行多狀態(tài)劃分；然后，將劃分后的位移數(shù)據(jù)通過Baum?welch算法進行訓練，獲得多狀態(tài)MOG?HMM模型，并對已劃分的狀態(tài)進行標記；最后，采用Viterbi算法對實時采集的位移數(shù)據(jù)進行當前狀態(tài)估計，并將當前估計狀態(tài)作為Dijkstra算法的輸入，從而預(yù)測出滑坡的發(fā)生時間。本發(fā)明公開的方法根據(jù)滑坡演化過程中的位移數(shù)據(jù)，推演出當前滑坡演化狀態(tài)，并計算出滑坡災(zāi)害發(fā)生的時間，提升了一般HMM方法在預(yù)測中的魯棒性性能，提高了地質(zhì)災(zāi)害預(yù)報的準確性。