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准确判定极震区烈度是震后应急工作高效开展的重要基础。收集1966—2017年发生在中国大陆地区MS 5.0以上有详细烈度记录的地震事件322例,选取与极震区烈度有关的7个因子进行主成分分析,将提取的主成分确定为BP神经网络的输入,极震区烈度为输出,在遗传算法优化的基础上,构建用于极震区烈度预测的BP神经网络模型。结果显示,与传统模型相比,神经网络模型在预测误差分布、精度和预测结果正确率等方面都具有明显的优越性。