在煤矿生产中,瓦斯作为矿井煤岩壁涌出的危险气体,给煤矿的安全生产构成较大威胁。煤矿瓦斯浓度是煤矿安全监测的重要指标之一,对煤矿井下瓦斯浓度进行精确测量和实时监测控制是防止煤矿瓦斯爆炸的重要措施。矿井采煤面上隅角由于其靠近煤壁和采空区侧,风流速度很低,局部处于涡流状态,这种特殊的空间位置和结构,瓦斯积聚很容易发生。这就要求对上隅角瓦斯浓度的进行可靠的预测来避免瓦斯积聚产生的危害,做到提前预知瓦斯浓度的变化趋势,采取有效措施降低上隅角瓦斯积聚发生的概率。文章对煤矿采煤面上隅角瓦斯浓度预测,是一种最新预测科学和预测技术构建在现代无线监测网络监测工程上的应用。本课题研究了煤矿瓦斯浓度预测的相关信息及确立依据,并结合了瓦斯浓度预测的复杂性,确定对瓦斯浓度的预测方案。研究从瓦斯浓度的时间序列出发,建立了比较简单的灰色理论预测模型；进而考虑影响瓦斯浓度数据的各方面因素,结合应用广泛的相空间重构思想,对神经网络模型的结构进行多方面的分析,确定了神经网络预测模型各层的权值和阈值并建立了多维的神经网络预测模型；最后通过学习掌握支持向量机的理论和建模知识,分析了支持向量机在煤矿上隅角瓦斯预测中的可行性和优势,在建模过程中充分考虑模型的两个重要参数——核函数和惩罚因子的选择问题,建立了有效的支持向量机预测模型。该研究利用无线传感网络解决了瓦斯浓度预测的工程实现难题。由于瓦斯浓度的预测需要大量的数据进行研究计算,因此,预测对于数据稳定、快速和准确的网络传输有很高的要求。文章设计了基于Zigbee通信协议的无线传感网络,通过改进网络的结构和传输算法,对原有网络进行改善,达到瓦斯浓度预测所需要的网络支持。课题以预测方法在煤矿瓦斯浓度预测上的应用为主要研究内容,在井下建立简单的无线监测网络进行预测方案的实验,得到了三种预测方法对上隅角瓦斯浓度的预测结果。预测结果与实测浓度比较,反映出本研究所论证的预测策略是可靠的,所设计的无线传感网络是可行的,达到了预期的效果,对其它行业有借鉴作用。