针对地震预测中预测因子高度非线性、训练样本数量有限及分布不均匀的问题，提出采用RBF-BP组合人工神经网络对地震预测因子样本进行建模和预测，并用RBF神经网络初步训练预测因子样本，将训练结果输入BP神经网络，根据期望输出值加强训练。实例分析表明，该预测方法可行并能有效提高地震预测精度。

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