煤矿瓦斯浓度的精准预测是矿井瓦斯防治的关键。为了准确可靠地预测工作面瓦斯浓度，提出了一种基于门控循环单元方法的工作面瓦斯浓度预测模型。采用邻近均值法对数据缺失值和异常值进行补全，采用MinMaxScaler方法对实验数据进行归一化处理，为了提高模型精度和稳定性，采用粒子群算法和Adam算法对GRU超参数进行优化，从而构建了基于PSO-Adam-GRU的工作面瓦斯浓度预测模型。以崔家沟煤矿生产监测数据为样本数据进行模型训练，采用平均绝对误差、均方根误差、运行时间3种评价指标对预测模型性能进行评估，并将预测结果与BPNN和LSTM进行对比。结果表明：PSO-Adam-GRU较BPNN和LSTM具有更高的精度和稳定性，在预测过程中MAE可降低到0.058，RMSE可降低到0.005.结果表明，基于PSO-Adam-GRU的瓦斯浓度预测模型和参数优选方法可有效预测出瓦斯浓度，该模型在瓦斯浓度时间序列预测方面具有更高的准确性和鲁棒性，可为矿井瓦斯治理提供一定指导意见。