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数据可用性
支持本研究结果的数据可从SRCMOD断层破裂目录(http://equake-rc.info/SRCMOD)、国际地震中心地震目录(http://www.isc.ac.uk/iscgem)和DeVries等人。1在https://github.com/phoebemrdevries/Learning-aftershock-location-patterns．
代码的可用性
DeVries等人的原始代码。1可于https://github.com/phoebemrdevries/Learning-aftershock-location-patterns．包含距离滑移特征定义和逻辑回归训练/测试的R代码可根据要求从相应作者处获得。
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作者信息
作者及隶属关系
贡献
A.M.和M.B.对本研究的设计和分析贡献相同。
相应的作者
道德声明
相互竞争的利益
作者声明没有利益竞争。
额外的信息
出版商的注意施普林格自然对出版的地图和机构从属关系中的管辖权主张保持中立。
权利和权限
关于本文
引用本文
Mignan, A.， Broccardo, M.余震预测中的一个神经元与深度学习。自然574， e1-e3(2019)。https://doi.org/10.1038/s41586-019-1582-8
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DOI：https://doi.org/10.1038/s41586-019-1582-8
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