所谓的人工神经网络，是指基于模拟人脑智能特点和结构的一种信息处理系统，其具有并行分布处理与存储、高度容错、自组织、自适应和自学习功能，能分析较为复杂的非线性系统，被广泛应用在各行各业。由于地震孕育的非线性和复杂性，目前，地震预报实质上还是对以往震例总结和外推应用的过程，这种过程与神经网络分类识别过程相类似。本文就运用神经网络对福建地区近年地震活动趋势进行预测。
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是一种模仿生物神经元结构和功能的信息处理系统，它具有并行处理、分布式存储、高度容错性、自组织、自适应和自学习等特性，尤其适合处理复杂的非线性问题。在地震分析预报领域，由于地震的发生过程极其复杂且难以精确建模，人工神经网络成为了有效的工具。
地震预报的传统方法往往依赖于对历史地震数据的统计分析和经验总结，这与神经网络的分类识别过程有相似之处。神经网络可以通过学习大量地震数据，识别出地震活动的潜在规律，并预测未来可能出现的地震趋势。
在地震预报中，通常选择的是反向传播（Backpropagation, BP）神经网络，这是一种多层前馈网络结构。BP网络由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成，层与层之间神经元相互连接，但同层神经元之间无连接。神经元接收到输入信号后，通过加权求和并应用激活函数（如Sigmoid函数）转化为输出信号。在BP算法中，网络通过反向传播误差来调整权重，以最小化实际输出与期望输出之间的均方误差，从而实现训练目标。
对于地震预报，BP神经网络的应用过程包括以下几个步骤：
1. 选取地震活动性指标：如b值（地震频次与震级关系的指数）、地震频次（M≥2.5）、释放能量和空间集中度C值等，这些指标具有物理意义并经过了预报检验。
2. 数据预处理：将选取的指标进行归一化处理，以便输入神经网络。
3. 训练网络：利用过去一段时间的地震数据作为训练样本，通过BP算法调整网络权重，使得网络输出与实际地震活动趋势尽可能接近。
4. 预测未来：训练完成后，固定网络参数，使用当前的地震活动性指标输入网络，得到未来可能的最大地震级预测。
以福建省为例，选取了1971年至1995年间的地震数据进行训练，通过BP神经网络进行迭代运算，得出每年的最大地震震级预测。这种方法可以提供地震活动趋势的量化预测，有助于地震预警和减灾工作。
需要注意的是，虽然神经网络在地震预报中有一定效果，但由于地震本身的复杂性和随机性，预测结果并非绝对准确。因此，结合其他地震学方法和地质学证据，才能提高地震预报的可靠性。同时，随着技术的发展，深度学习和更先进的神经网络模型可能会进一步提升地震预报的精度。
