煤与瓦斯突出是含瓦斯煤岩体发生的极其复杂的动力现象,属于复杂非线性动力系统在时空演化过程中的灾变行为,是影响煤矿安全生产的主要灾害之一。探索煤与瓦斯突出现象背后的规律性,对预防突出具有非常重要的意义。为此,本文应用混沌和分形的相关理论从非线性上对动态瓦斯涌出数据进行研究,探索突出预测的新方法。论文首先对进行过预处理的时间序列进行相空间重构,分析了时间序列的混沌特征量,证明了其就是混沌时间序列,并根据时间序列的混沌特征量提出了此时间序列的最大可预测时间。在此基础上,用分形理论对涌出时间序列进行研究,其结果表明,时间序列表面上杂乱无章,但可以用分维数来定量描述其无标度区的标度对称性,并且指出了有无突出危险性情况下分形指标的不同。最后,建立了基于Lyapunov指数的时间序列预测模式和基于混沌和分形特征的神经网络预测模型。