前兆观测数据是地震预测预报的重要基础,其蕴藏着地球深部应力应变状态及地下介质变化状态的丰富信息,通过分析不同阶段的前兆现象,研究地震孕育过程中的变化规律,从而达到地震预测预报的目的。地下流体作为地壳中最活跃的组成部分,由于它的难压缩性、普遍性与流动性,使得地下流体观测数据能够客观、灵敏地反映地壳中的应力、应变状态。然而随着前兆观测数据量的急速增加,分析人员传统的数据处理方式已经不能满足实际工作需求,并且数据中的很多干扰信息也极大增加了数据处理工作的难度。针对上述问题,本文在四川省地下流体观测数据的基础上,以汶川地震为研究震例,发展了一种基于EEMD-GAGRU的前兆识别方法,利用神经网络强大的数据挖掘能力,自动寻找符合数据集的描述特征,实现了前兆现象的高效识别。本文的主要研究内容及成果如下:1.针对前兆观测数据中存在的数据缺失情况,提出采用三次样条插值算法对其进行补全,并发展了基于STL时间序列分解的异常检测方法,一定程度克服了传统分析方法适用范围的限制。应用地下流体观测数据进行检测,提取汶川地震前的局部突跳、突变、台阶等异常变化细节。结果表明,地下流体观测数据在汶川地震前六个月内都出现了不同程度的异常现象,通过研究地下流体前兆的产生机制和同震响应的干扰因素可以发现,该异常现象是由于深部应力改变了储集层的介质性质而导致的结果,可以作为一种前兆现象反映地震前的短临异常。2.针对传统的计算方法和处理分析模式在前兆识别精度和适用性方面的不足,引入了在时间序列分析领域应用广泛的循环神经网络。循环神经网络能够充分考虑数据间的复杂非线性关系和历史关联程度,有效避免了传统识别方法繁琐的参数选取过程。通过对比循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）和门控循环单元神经网络（GRU）的结构框架和传播算法,结果表明拥有两个“门”的GRU可以更好地挖掘数据中的复杂特征信息,在处理前兆观测数据中具有非常大的优势。3.由于前兆观测数据一般都是非平稳、非线性的复杂序列,导致神经网络在前兆识别过程中难以学习更深层的特征。针对这一问题,提出将聚合经验模态分解（EEMD）和遗传算法（GA）引入到GRU模型中,构建了基于EEMD-GA-GRU的前兆识别模型。通过数据分解和特征优选获取更加丰富的输入特征集,成功降低了前兆观测数据的复杂度。通过实际数据的测试和其他模型的对比,表明本文提出的基于EEMD-GA-GRU的前兆识别方法能够准确地识别出汶川地震地下流体观测数据中的前兆现象,与STL检测结果对应较好,具有较高的识别精度,可以作为一种新思路为后续的地震预测预报服务。