本研究采用改进的灰关联综合评价法,以能量意外释放理论和2-4模型为基础,全方位、多维度地研究了我国2001～2020年煤与瓦斯突出事故的致因因素。构建了矿井煤与瓦斯突出事故致因指标体系,同时将该体系应用到具体的工程实例中,结合芙蓉矿区的煤层瓦斯数据,将随机森林算法和层次分析法相结合,综合确定芙蓉矿区煤与瓦斯突出指标体系中各指标的权重,并采用机器学习经典算法对芙蓉矿区煤与瓦斯突出危险性进行预测。在此基础上利用改进的GRA-AHP分析法对兴文县建设煤矿进行煤与瓦斯突出灰关联评价和危险性预测,为煤矿企业对煤与瓦斯突出相关危险有害因素的科学管理提供更为准确的防治措施。具体研究内容和结论如下:（1）通过对我国2001～2020年70起煤与瓦斯突出重大、特大事故的分析,得出了事故发生的时间、空间规律。研究表明:事故主要发生月份为12月,发生时间更多集中在1点、18点,特别以晚班班次为主,贵州、湖南、河南、重庆、云南等省份的事故较多,主要发生工作面为采煤工作面和掘进工作面。（2）基于能量意外释放理论和2-4模型对煤与瓦斯突出事故致因因素进行分析,将事故总体风险作为目标层,从瓦斯因素、煤体因素、地质因素、位置因素和人的因素5个方面分类辨识,提出了12个一级指标和18个二级指标,以此构建煤与瓦斯突出事故致因指标体系。（3）在构建权重时,采用改进的GRA-AHP分析法,将随机森林算法确定的内部致因因素客观权重与专家打分法确定的外部致因因素主观权重相结合,进行综合评价,改进传统灰关联评价法主观性过强的弊端。（4）基于芙蓉矿区的矿区瓦斯地质数据,采用Adaboost集成算法、SVM支持向量机、NBM朴素贝叶斯对样本数据进行学习,学习结果表明,Adaboost算法对芙蓉矿区煤与瓦斯突出事故预测准确率最高,为0.9,并将其用于验证芙蓉矿区煤与瓦斯突出风险,精确率为1,能较为准确地预测矿井煤与瓦斯突出可能性。（5）通过实例,验证GRA-AHP评价指标体系的可行性和煤与瓦斯突出预测模型的准确性,在此基础上对四川兴文建设煤矿进行灰关联评价,评价结果为一般安全。根据评价结果,对该矿煤与瓦斯突出风险管理提出了改进措施。