本文旨在研究大气降雨影响下的滑坡变形预测。首先，利用延迟灰色关联分析模型提取滑坡位移相对降雨量的滞后特征。然后将时滞因子引入到多变量o-Aristole（1，n）模型中，构造了一个新的具有时滞因子的o-Aristole模型，模拟了滑坡位移序列的趋势特性。采用BP神经网络模型拟合随机性强的滑坡位移偏差。最后，建立了一个带有时滞因子的灰色-BGM-BP神经网络组合模型来预测滑坡位移。应用该模型对长江三峡库区新铺滑坡进行了模拟预测。结果表明，本文模型具有较强的趋势跟踪性能和有效性，对滑坡灾害制定防控策略和措施具有一定的现实参考意义和辅助决策功能