随着移动通信的发展,人们现在越来越多的通过移动电话进行联系,为了保证通话的质量,各大运营商都大规模的建设了基站。人们在享受通信设备给生活带来方便的同时,也越来越多的关注移动通信基站对周围环境以及人类身体健康造成的影响,TD-SCDMA是目前3G移动通信的重要标准之一,而TD-SCDMA基站因馈线多、功放多、天线大等原因,其电磁辐射问题一直受到广泛的关注,国家环境保护部门颁布了一系列的评价措施来对其进行评价。电磁辐射研究的关键问题之一是如何准确有效的进行电磁信号强度的测量和预测。本文首先介绍了电磁波的传播特性和基站电磁辐射的评价标准,通过分析TD-SCDMA基站的工作原理,了解到TD-SCDMA采用的是智能天线,因为智能天线采用的是波束赋形的工作原理,所以其电磁辐射方式与传统的基站的电磁辐射的方式不同；其次,研究了基站电磁辐射的测量方法,对郑州大学行政楼处的TD-SCDMA基站周围的电磁场强信号强度进行了测量。最后针对TD-SCDMA基站的辐射特性,将神经网络应用到电磁场强强度的预测模型中,因为神经网络不仅具有非常好的非线性逼近能力而且具有良好的容错能力。提出了基于神经网络对电磁场强强度预测的模型,该模型有效克服了传统电磁场强强度预测模型不能适应不同小区环境下的复杂建筑模型以及其他不确定性因素对电磁场强强度影响。利用BP神经网络和SVM建立的模型对郑州大学行政楼处的TD-SCDMA基站周围的电磁场强信号强度进行了预测,并与传统的预测模型进行比较,结果表明,本文建立神经网络预测模型的预测误差较小,同时SVM的预测效果又比BP的预测效果好。