一次较大地震发生后,常常紧随着一系列的余震。强余震会造成建筑结构的二次损伤甚至倒塌,导致附加的人员伤亡及经济损失。准确的余震预测可指导后续救援及重建工作,有助于做出准确的救灾决策,降低余震的不利影响。本文从世界范围内挑选了多个主震及其对应的余震事件,从主震对余震触发影响角度考虑,基于应力触发的思想,提出了一个可预测余震位置的深度神经网络模型;基于主震地震信息与余震震级的统计分析结果,设计了可预测余震震级的深度神经网络模型。主要研究内容为:(1)本文根据相关定义及主震与余震在时间、空间上的相关关系,从SRCMOD数据库及ISC数据库中挑选了世界范围内1968年至2012年间的历史地震及其余震事件,建立了本文的余震预测数据库。计算了各个主震对应的应力场,为后续研究做数据准备。(2)分析了静态库仑破裂应力、动态库仑破裂应力对余震位置的预测效果。基于动态、静态应力综合触发作用,设计了一个8层深度学习网络可对走滑型主震的余震位置进行预测。定量评估了该预测模型的准确性,与其他方法进行了对比分析。(3)研究余震最大震级与主震震级、震源机制、断层特征的相关性,确立了网络的输入,提出了一个3层深度神经网络预测余震最大震级。在该网络基础上,增加了位置、时间等输入参数,提出了一个适用于所有余震的震级预测神经网络。对上述两个网络的预测效果进行了评价和分析。