1.一种用于地震预报的监测数据处理方法，其特征在于，包括：
实时获取第一预设时间段的地震监测区域中地震监测点处的多分量监测数据；所述多分量监测数据与所述地震监测点处因地下活动引起的物理场和化学场的特征变化相关；
依据所述第一预设时间段的所述多分量监测数据，对未来所述第二预设时间段的所述多分量监测数据进行预测，以获取所述第二时间段的多分量预测数据；
将所述多分量预测数据与所述地震监测点已发生地震过程中监测的第三预设时间段的所述多分量监测数据进行比较，得到比较结果；
依据所述比较结果对所述地震监测区域进行地震预报。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一预设时间段的所述多分量监测数据，对未来所述第二预设时间段的所述多分量监测数据进行预测，包括：
获取预设模型；
将所述第一预设时间段的所述多分量监测数据输入到所述预设模型中，以对未来所述第二预设时间段的所述多分量监测数据进行预测。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取预设模型，包括：
获取所述地震监测点处第四预设时间段的所述多分量监测数据；
以第五预设时间段为单位和第六预设时间段为步长，在所述第四预设时间段内滑动截取所述多分量监测数据，以依次获取n个所述第五预设时间段的所述多分量监测数据作为所述预设模型的测试样本，其中n为大于2的整数；将第1个至第n-1个所述测试样本构成训练集；
在所述第四预设时间段内，依次获取所述训练集中每个测试样本后的第七预设时间段的所述多分量监测数据作为所述预设模型的验证样本，并构成验证集；第p个所述验证样本用于验证第p个所述测试样本，其中，p为小于n的整数；
依据预设算法对所述训练集进行训练并通过所述验证集优化参数，已获得所述预设模型。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设算法包括svm算法或logistics算法。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第三预设时间段的所述多分量监测数据的获取方法，包括：
对所述第三预设时间段的所述多分量监测数据进行缺值补充；
按小时对所述第三预设时间段的所述多分量监测数据做均值统计；
标记地震前兆区间，所述地震前兆区间包括已发生地震之前获取的所述多分量监测数据。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述第一预设时间段的所述多分量监测数据输入到预设模型中，包括：
对所述第一预设时间段的所述多分量监测数据进行缺值补充；
按小时对所述第一预设时间段的所述多分量监测数据做均值统计；
将均值统计后的所述第一预设时间段的所述多分量监测数据输入到预设模型中。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述多分量预测数据与所述地震监测点已发生地震过程中监测的第三预设时间段的所述多分量监测数据进行比较，包括：
将所述多分量预测数据按时间轴在所述第三预设时间段的所述多分量监测数据进行滑动比较。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述依据比较结果对所述地震监测区域进行地震预报，包括：
当所述多分量预测数据与所述第三预设时间段的所述多分量监测数据中第一时间段的多分量监测数据相似度大于一预设值时，则依据所述第一时间段与所述第三预设时间段中地震发生的时间，预测所述地震监测区域的地震时间。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述多分量预测数据与所述地震监测点已发生地震过程中监测的第三预设时间段的所述多分量监测数据进行比较，得到比较结果，包括：
获取所述第二时间段实际监测的所述多分量监测数据；
将所述多分量预测数据与实际监测获取的所述第二预设时间段的所述多分量监测数据进行比较，以获取在所述第二预设时间段实际监测的所述多分量监测数据与所述多分量预测数据的差异变化特征；
将所述第三预设时间段的所述多分量监测数据输入到所述预设模型中，获取预测的所述第三预设时间段的所述多分量预测数据；将实际监测获取的所述第三预设时间段的所述多分量监测数据与预测的所述第三预设时间段的所述多分量预测数据进行比较，以获取在所述第三预设时间段的所述多分量监测数据与所述多分量预测数据的差异变化特征；
将所述第二预设时间段的差异变化特征与所述第三预设时间段的差异变化特征进行比较。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述依据所述比较结果对所述地震监测区域进行地震预报，包括：
当所述第二预设时间段的差异变化特征与所述第三预设时间段中第二时间段的差异变化特征相似度大于一预设值时，则依据所述第二时间段与所述第三预设时间段中地震发生的时间，预测所述地震监测区域的地震时间。