地震是一种巨大的自然灾害,给人类社会的生命财产安全带来了极大威胁,能够提前预知地震的发生并做好相应措施是十分有必要的,因此地震预测是一项非常重要的任务。一直以来,地震预测的相关专家一直在探索更为准确的地震预测方式,他们也产生了很多流派,但是这些方法都存在以下缺陷:首先地震数据的获取较为困难,其次传统方法只能预测地震一个维度的信息,例如震级或经纬度,预测信息缺少完备性。针对以上这些问题,本文提出了一个可以预测地震各个维度信息的方法,使用深度学习模型来进行预测。本文的主要工作如下:1.首先本文从USGS地震数据网获取到地震数据,提取所需的地震数据维度:包括时间、震级、经纬度和震源深度等,之后将这些特征信息拼接起来输入到多个深度学习模型:Bi-LSTM+CRF模型中,去预测未来地震的各个维度的信息,不同的深度学习模型负责预测未来地震不同维度的信息,最终将这些信息整合到一起得到未来地震各个维度的信息预测。2.根据地震预测任务数据的特点对Bi-LSTM+CRF模型进行了改进,设计了MF-LSTM+CRF模型,该模型改进了加入特征的方式,通过门机制将特征加在了LSTM节点横向传递信息的过程中。不仅降低了所加入特征对模型的影响程度,使得特征得以更为自然的融入模型,预测效果也得到了大大提高。为了从侧面证明本文模型的效果,本文选择了前人的研究成果,BP模型来进行对比实验,由于BP模型是用来预测震级的,所以实验中只从震级一个维度来进行比较。结果证明,本文的模型在各个震级范围内的预测效果相较于BP模型都更为稳定且表现效果更优。