近年来随着科技发展,矿井安全事故发生率已经相对减少,但是井下的安全生产问题和矿难救援的有效性问题仍然严重,亟需一个可靠、灵敏的井下无线通信系统。但是,由于井下环境复杂,无线电波在其中的传输将受到多种因素的影响,导致井下电波传播衰落复杂,无线信道预测缺乏准确性,因而限制了无线通信系统在井下的传输距离。针对此问题,本文在分析无线电波在井下传播特性理论的基础上,使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立井下无线信道的预测模型,为研究和设计井下无线通信系统提供指导意义。首先介绍了支持向量机的相关理论基础,分析了电磁波在井下的固有传播模式,重点研究了天线的工作频率、收发天线距离、煤层电参数、巷道壁粗糙和倾斜以及巷道截面对电磁波衰减的影响。以半圆拱形巷道为研究对象,分别对巷道中的路径损耗和多径衰落进行建模和预测。针对路径损耗,将以上影响电磁波传播的因子作为输入变量,以路径损耗值作为预测输出,建立基于LS-SVM的预测模型。在模型训练时,利用遗传算法对LS-SVM中的惩罚因子和核函数参数的选择进行优化。通过和小波神经网络以及基于网格搜索的LS-SVM方法对比,验证算法的有效性。针对多径衰落,以Nakagami衰落信道为研究对象。对Nakagami衰落信道进行仿真得到信道衰落系数变化的时间序列,首先在数据预处理阶段采用主成分分析法处理数据,然后利用相空间重构对衰落系数进行重构,在此基础上建立多径衰落的LS-SVM预测模型。通过仿真实验可以看出,基于LS-SVM的井下巷道预测模型能够较好地预测信道的变化情况。对比传统的预测算法,使用改进的最小二乘支持向量机算法的预测数据和实际数据之间平均相对误差、均方根误差和相关系数三个参数都有所改善,提高了井下巷道无线信号的预测的精度,说明利用支持向量机技术建立井下电波传播模型是一个可行的途径。