地震研究是地理问题研究领域的一个重要课题，准确的地震预报可以帮助人们及时采取有效措施，降低人员伤亡和经济损失。引发地震的相关性因素很多。在实际地震预报中，前兆及地震学异常的时间和种类多少与未来的地震震级有一定关系。但在异常与地震之间有较强的不确定性，同样一种预报方法或前兆在一些地震前可能异常很突出，但在另一些地方地震前的前兆则表现的很不明显甚至根本不出现。同样，一些异常出现后，其后也不一定发生较强地震。因此地震前的各种异常与未来地震的震级及发震时间之间具有较强的非线性关系。这种孕育过程的非线性和认识问题的困难性使得人们很难建立较完整的物理理论模型，并通过某种解析表达式进行表达。而神经网络是一种高度自适应的非线性动力系统，通过BP神经网络学习可以得到输入与输出之间的高度非线性映射，因此使用神经网络可以建立起输入与输出之间的线性关系。
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