针对目前瓦斯浓度预测方法存在的数据处理不确定性、特征提取局限性及受主观性因素影响产生预测偏差等问题，提出了一种用于煤矿掘进工作面的瓦斯浓度预测方法。首先，在煤矿掘进工作面回风巷内每隔1 m布设激光瓦斯传感器，形成传感器网络实时采集瓦斯浓度数据。然后，根据拉依达准则搜索并剔除瓦斯浓度数据中的异常值，并利用Lagrange插值多项式填补瓦斯浓度数据中的缺失值；最后，以剔除异常值及填补缺失值的瓦斯浓度数据为基础，采用经验模态分解算法将瓦斯浓度数据分解成本征模态函数和趋势项，再利用Hilbert变换对本征模态函数进行处理以获取数据的高频项和低频项，并将其输入最小二乘支持向量机中进行加权处理，输出瓦斯浓度预测结果。通过掘进工作面模拟装置进行瓦斯浓度预测模拟试验，并在某煤矿掘进工作面进行现场试验，结果表明：该方法预测的瓦斯浓度与实际测量值非常接近，均方误差小，表明预测结果准确率高；均方误差波动幅度小，表明适应性好，预测结果的稳定性强；预测用时短，表明预测效率高。

0 引言
1 数据采集与处理
1.1 数据采集
1.2 数据处理
2 瓦斯浓度预测
3 试验与分析
3.1 模拟试验
3.2 现场试验
4 结论