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为提高工作面瓦斯涌出量预测的效率和准确率,提出了一种将遗传算法（GA）与极限学习机（ELM）相结合的瓦斯涌出量预测的新方法。为了避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,算法采用GA对ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,建立GA-ELM瓦斯涌出量预测模型。利用某矿瓦斯涌出量相关数据对该模型进行了实例分析,将ELM、SVM和BP算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明：GA-ELM模型具有较高的预测精度,可以相对准确、高效地对工作面的瓦斯涌出量进行预测。