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以淮南矿区潘一矿13—1煤层为研究对象，确定了煤层埋深、煤层厚度、顶板岩性和构造是影响煤层瓦斯含量的主要因素；在分析勘探钻孔资料的基础上，利用RBF神经网络方法建立了瓦斯含量预测模型，结合实际数据，对预测模型进行训练和检验，预测结果表明，该模型比使用线性回归和BP神经网络模型预测能获得更高的精度，说明预测模型可靠。