科学技术的高速发展，人类的聪明才智日益显示出巨大的威力，但是在不可避免的自然灾害面前，人类的力量有显的软弱无力。中国西南部青藏高原东缘处于我国几个著名的地震区和地震活动带上，又由于坡陡谷深，还是我国崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害最严重的地区，地质灾害对环境、资源、财产等具有极大的破坏性，严重威胁人类生存安全，正是由于灾害的不可避免性，要求我们能够及时的准确的预测这些灾害，不仅能在挽回经济损失的同时，而且能尽可能的减少人员的伤亡。　　 神经网络是一种高度自适应的非线性动力学系统，隐含在样本中的因果关系通过大量的样本学习可以得到。由于神经网络是由大量神经元有机而成的一个非线性系统，可以表达复杂的非线性关系，而且他不要求分析对象满足一定的模型或规律，人工神经网络模型是一种具有很强非线性映射能力的数学方法，这一优良特点使其可作为多维非线性函数的通用数学模型。国内外已有诸多专家学者利用人工神经网络这一优良特性将其运用于大气质量预测、水质与水量预报、地质灾害预测、经济股票预测，并在预测领域研究取得了重大进展。因此本文选取新兴的人工神经网络预测模型，将该模型应用于地质灾害监测中，近年来，神经网络理论在震害预测、地震强度以及地震综合预报等领域也开始有了一定的应用，因此将神经网络方法用于地震综合监测将十分有效的。　　 本文在系统的研究过程中，采用了人工神经网络中的BP算法的学习能力和自适应能力，建立在地质灾害监测系统数学模型，创新的引入了将用粒子群改进人工神经网络BP算法应用到地质灾害预测方面，并结合GTS技术，采用改进的BP神经网络模型和VB6.O开发环境对该系统进行二次开发，提高了预测精度，较好的实现了地质灾害监测中的地震震级监测和震时时间预测，对地质灾害监测系统的建设流程做了预测，并设计了系统的功能模块，其中系统的功能模块包括电子地图浏览模块、监测数据查询模块、异常情况报警模块三大模块，正文中对它们做了一一的介绍和说明。后面是利用目前日渐成熟的神经网络来优化系统，利用GIS提出出来空间数据库的数据，通过网络的自学习能力以达到其输出与期望输出在一定误差范围内完全相符的结果，利用BP网络预测震级和发震时刻，这样有助于人们根据监测到的情况做一些预防和防护准备。最后是对地质灾害监测预警系统的主要界面包括：神经网络训练界面、预警信息显示、历史数据和报警数据查询等。