中文摘要：

基于UCAR公布的电离层F2层最大电子密度数据NmF2，利用人工神经网络技术，构建局部地区NmF2模型。以年积日DOY、当地时LT、经度LON、纬度LAT和F10．7太阳活动指数FLUX为网络输入，以NmF2为网络输出，提供磁平静期NmF2模型值作为参考背景，通过模型值与观测值的比较，发现2008年5月12日汶川7．9级地震前震中附近上空NmF2在震前第6—4天（6—8日）减小约30％，震前第3～2天（9—10日）明显增大约40％。

英文摘要：

On the basis of the F2 layer peak electron density （NmF2） from University Corporation for Atmos- pheric Research（ UCAR）, we constructed a Back Propogation（BP） artificial neural network（ANN） in order to de- tect pre-earthquake anomalies for the first time. The ANN provides NmF2 model value with five parameters：DOY, local time （LT）, longitude （ LON）, latitude （LAT） and solar activity index of F10.7 （FLUX）. We compare the model value with observations during the Wenchuan earthquake. It is found that NmF2 around the forthcoming epi- center decreased remarkably in the afternoon period of day 6 - 4 before the earthquake, but enhanced day 3 - 2 be- fore the earthquake.