以预测回采工作面瓦斯涌出量为目的,通过主成分分析方法得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的主成分,并采用主成分分量进行多步线性回归来预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明,采用的主成分回归分析方法减少了回归分析需要考虑的变量个数,结果具有较好的精确度。

矿井进行瓦斯涌出量预测是煤矿安全生产十分重要的工作，鉴于主成分分析和逐步回归分析方法的优点，将两种方法相结合共同建立瓦斯涌出量回归预测模型。以峻德煤矿30号煤层为例，通过主成分分析得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的四个主成分因素，再采用逐步线性回归分析法预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明：采用主成分-逐步回归分析法减少了回归分析所需要考虑的变量个数，预测结果具有较好的准确性，预测精度明显优于一元回归预测和多元回归预测，具有较好应用前景。

回采工作面瓦斯涌出量受多种因素共同影响,很难用线性方法进行准确预测。广义回归神经网络(GRNN)是一种前馈神经网络,具有鲁棒性好和高容错率的优点,并且调节参数只有1个,因此,基于GRNN构建预测模型,运用改进的果蝇优化算法(FOA)对传统GRNN模型进行优化,应用主成分分析法(PCA)对样本数据进行降维简化处理,以减少次要因素对预测结果的干扰。选取晓明矿数据对模型进行验证,预测效果良好,其平均绝对误差为3.98%,低于传统GRNN模型的7.06%。