地震是对人社会危害极大的自然灾害,历史上发生的几次大地震都对人民群众的生命财产造成了巨大伤害。研究发现地震发生前一些物理量可能会出现异常变化,这些震前异常通常被称为地震前兆,探索地震前兆现象对认识地震、预测地震都有重要意义。电磁前兆是已知的易观测且较灵敏的前兆之一,其中地磁场与电离层总电子浓度（Total Electron Content,简称TEC）在诸多震例分析和统计分析中都显示出一定的地震关联性,本文基于这两种电磁数据进行地震前兆异常检测算法研究。首先探究地磁与地震的关联,并提出一种针对地磁数据的地震前兆异常检测方法。首先基于原始数据特征对短时缺失进行填补,然后针对地震前兆监测任务中存在的地磁数据缺失问题和多台站分析问题,提出了基于图神经网络的区域地震前兆异常检测方法,使用前置映射层解决不同台站数据差异过大的问题,利用随机顶点丢弃过程来模拟数据中存在的缺失,引入台站注意力权重层对不同台站的重要性建模。该模型在85.14%的地震前检测到异常,且异常检测精度达到67.52%。接下来探究TEC异常与地震前兆关联性,提出了两种针对TEC数据的地震前兆异常检测方法。首先对TEC的原始数据进行展示分析,总结出TEC的时间周期性和空间不均匀特征。然后基于以上两个特征设计了时空异常检测方法,并通过震例分析和统计分析,发现震前震中上空的TEC会出现明显异常。最后针对异常的聚集性和持续性特征,设计了基于无监督聚类和基于异常分数评估的异常检测方法,结果表明这两种方法均可以较好地检测TEC前兆异常。鉴于两种电磁数据均在地震前出现了一定前兆,对两种电磁数据在两个震例前的异常进行详细分析,并融合两种电磁数据的特征进行地震前兆检测。首先在震例分析中发现,地磁与TEC前兆异常的时间同步性不高,说明二者蕴含的地震前兆信息不同,对二者进行联合分析具有现实意义。基于震例分析的结论,给出了一种电磁数据融合框架,分别提取地磁和TEC日特征,拼接后输入全连接网络进行分类。实验结果表明,在5级以上地震的前兆检测任务中,相比单一的地磁特征和TEC特征,融合特征在精度指标上分别提高了3%和7%。最后,设计并实现了地震电磁数据采集分析云平台。首先对平台的总体需求进行分析,进行总体架构设计,然后从数据采集功能、台站监控功能和地震电磁前兆监测功能的实际需要出发,开发了拓展性和可维护性强的设备数据处理与设备控制模块,设计了低延迟、开箱即用的监控视频查看方案,采用了松耦合、灵活性高的地震电磁前兆监测算法集成方案。该系统可以方便台网工作人员的日常工作和分析研究,具有一定的实用价值。