煤炭资源开采所产生的地表沉陷日益严重,不仅对地下的矿物开采活动造成威胁,还对地面的工程建筑安全和生产生活造成严重危害。由于地下煤层开采会引起地表的移动,对地表移动变形的监测分析是防范地表沉陷危害的重要手段。因此,研究开采过程中地表的移动变形对于保护地表各种人文资源与自然资源具有重要意义和实用价值。为解决对矿区地表移动变形的预测存在的问题,本论文在观测站的布设形式、Knothe时间函数结合概率积分法预测以及数值模拟等方面做了相应的研究,主要研究内容如下:（1）针对在复杂地形采动影响下的地表变形规律,以解决线状观测站在某些构（建）筑物复杂或者山区地形中不能对整个采动影响范围进行观测导致观测结果不可靠的问题,通过在矿区建立网状观测站,以实测数据为依据,验证格网数据的可行性;并对地表移动预计参数及其影响因素进行分析;利用BP神经网络进行概率积分法预计参数拟合及反演。试验结果表明了网状观测站在复杂地形下的观测精度和格网数据的实用性;同时,BP神经网络预测的概率积分法参数与实测数据拟合参数有较好的一致性。（2）针对传统的Knothe时间函数在表述地表移动变形上的局限性,根据地表单点下沉,线性下沉及面状下沉的规律,建立矿区优化Knothe时间函数地表变形预测模型,获取开采面推进90 m、270 m和540 m的各种变形曲线及地表盆地的运动趋势。试验结果表明:传统的Knothe时间函数并不适用于开采沉陷的移动变形的实际情况;经过优化后的分段Knothe时间函数更加适用于矿区格网数据,能够准确表现矿区的地表移动。（3）对矿区地表变形进行了基于FLAC3D的数值模拟,根据矿区地质参数,选取矿区工作面为模拟对象,采用FLAC3D自带命令流以及借助第三方软件两种建立模型的方法进行数值模拟前处理,得到工作面推进到90m、270m和540m不同深度的三维示意图;用D-In SAR二轨法获得的形变结果验证数值模拟结果的可靠性。通过最优权值系数与Knothe时间函数模型结果进行最优组合,并进行对比及精度评价,试验结果表明:以两种模型获得的模拟数据进行组合预测分析,组合模型相对于单一的模型具有更好的稳定性,离散程度更低,准确度高于任意单一模型。