摘要：针对传统震前地下水短临异常监测方法监测效率低、监测容易出现误差的问题,提出一种新的震前深层地下水位短临异常动态监测方法。通过PCA对地下水位做特征提取处理,搜索获得可逆的线性变换,根据自学习Paute准则对特征进行误差值检测,对符合删除条件的向量进行平滑处理,不符合的保留原值,再通过平滑处理对震前深层地下水位误差值滤波,从而完成误差值校对,随后利用支持向量机算法对震前深层地下水位误差值寻求一种最优质分类超平面,使两种样本的分类间隔最大化,以此构建震前深层地下水位短临异常监测模型,从而完成对震前深层地下水短临异常动态监测。实验证明,此方法在监测震前深层地下水短临异常变化时有着时效性高、监测精准的优点。