受地面沉降严重威胁到生命财产安全的人口已达19%，开展地面沉降模拟预测对防灾减灾具有非常重要的现实意义。针对现有地面沉降预测在模型参数难以获取、单一深度学习方法在预测精度低等方面的局限性，本文提出了集成大模型核心技术的地面沉降预测方法。首先，从地面沉降模拟预测的顶层设计，提出了基于深度学习的地面沉降预测包括算力层、数据层、模型层、评估层与应用层的总体架构；其次，基于LSTM与Transformer提出了地面沉降预测的实用方法；最后，利用上海的地面沉降数据进行了实验研究。结果表明：深度学习技术可以在地面沉降模拟预测中取得较好的结果，多模型法对地面沉降变化不大、回弹、变化较大均可进行预测，iTransformer模型对地面沉降变化较小的情况预测效果较好；在微量地面沉降时代，利用大模型的核心技术Transformer可以取得较高的精度。