本研究提出了多种基于深度学习的地震监测和预测模型，如ConvNetQuake、SeisT和SVInvNet，旨在提高地震事件的检测、定位和震级估计能力。这些模型利用生成对抗网络和多连接编码器-解码器结构，有效处理复杂的地震数据，增强实时预警能力，并在不同环境下表现优异。