在目前的煤矿生产过程中，煤与瓦斯突出事故在煤矿事故中占了很大一部分比例。煤与瓦斯突出事故，能够产生巨大的能量，直接造成井下人员的伤亡和工作面设备的损坏。如果能够找到一种办法，在煤与瓦斯事故突出发生前，就能够及时的预测出突出事故的发生，从而能够及时通知井下的作业人员进行疏散。这就大大的避免了人员的伤亡，对于矿井生产而言，具有重要的意义。采取神经网络系统预测，能够大大提高预测的精度，避免人为主观经验造成的误差影响。神经网络具有处理非线性数据的优势，能够将杂乱无章的数据进行系统处理，从而达到所需的预测效果，同时神经网络具备实时数据处理能力。满足了井下瓦斯监测的实时监控的需要。本文首先从煤与瓦斯突出的机理开始入手，从理论上分析煤与瓦斯突出的机理与影响煤与瓦斯突出的因素，再结合实际的唐山矿井进行具体分析。建立符合唐山矿实际的预测模型，通过预测工作面的瓦斯涌出量来判断工作面是否有突出的危险。