为对井下瓦斯涌出量进行预测,采用主成分分析与改进极限学习机相结合的方法,在样本数据的筛选上吸取主成分分析数据降维的优点;充分利用极限学习机训练速度快、能够获得全局最优解且具有良好的泛华性能的特点,将遗传算法与其相结合,选择最优的输入权值矩阵和隐含层偏差,避免随机产生所造成的误差.利用编写程序确定隐含层神经元个数,比依靠经验更为准确,在实际中得到成功应用.研究结果表明:运用PCA-GA-ELM预测模型最大相对误差为19.58%,最小相对误差为0.8%,平均相对误差为6.0551%.从预测模拟结果可