煤矿生产中,矿山压力周期性地作用于回采工作面,对煤矿安全生产造成一定影响,并有可能引发煤矿事故。为此,回采工作面来压显现及其强度预测研究对促进煤矿安全生产具有重要理论与现实意义。本文在分析国内外相关研究综述基础上,通过文献分析、理论分析与实地调研,综合运用矿压显现理论、统计分析、小波分析、时间序列分析、定性与定量分析相结合的研究方法对矿压显现预报进行系统研究,主要工作和结论如下:(1)分析了矿压显现预报研究现状,针对目前以矿压理论为基础的力学方法应用最为广泛、概率统计方法也在来压判据、动载系数等方面有所应用的现状,本文采用研究非线性问题的新兴智能技术方法,目前该方法在矿压显现预报方面应用较少。(2)以南梁20307工作面煤层为实例,根据数据统计结果,得出如下结论:该工作面周期来压判据为24.4MPa;直接顶来压强度为24.86MPa;直接顶来压步距为10.36m;工作面老顶初次来压强度为31.68MPa;老顶周期来压步距为22.5m,来压强度为37.1MPa。(3)在分析顶板来压影响因素基础上,构建了小波去噪与ARMA的组合模型以及Mallat算法与ARMA的组合模型,分析了这两种组合模型在矿压显现预报中的可行性。(4)将提出的两种组合模型运用于陕北某煤矿工作面,通过模型误差分析得出:在矿压显现预报中,组合模型要优于单个ARMA模型,两种组合模型皆能较为准确的预测支架阻力值与周期来压步距、持续推进距离。并且,Mallat算法与ARMA组合模型误差更低,更能满足安全生产需要。同时,在顶板压力及步距预测中,各影响因素提取相比去噪对预测结果的精度影响更大,在此类研究中,应充分考虑各影响因素的作用,次之是噪声信号的作用。本文的研究成果对工作面矿压显现规律以及周期来压预报研究具有一定的参考价值,并为矿压显现预报提供了一种可以借鉴的新方法。