瓦斯区域预测不仅能够有效指导瓦斯防突工作,减少瓦斯突出灾害的发生;而且该项技术的发展可以推动矿井的生产与发展。本文以行业标准和用户需求为主要依据,结合国内外研究成果及煤矿的具体特点,以现有理论为基础,综合统计学、运筹学及神经网络等知识,提出并建立了基于相关分析技术的瓦斯区域预测模型,通过该模型以煤矿瓦斯区域为单元获取该区域内瓦斯含量的蕴含规律,用于预测该区域内指定测点的瓦斯含量,使瓦斯预测结果更好且更有效,可降低因瓦斯引起的事故率。本论文根据行业专家、行业知识及特定煤矿的具体特点,将影响瓦斯区域内的瓦斯含量的因素分为微观和宏观两种。用散点图、最小二乘拟合的直线方程及计算出的判定系数值来判定各测点的每个微观影响因素与瓦斯含量的线性关系强度。为了降低预测模型的复杂度,用相关系数值判定影响因素相互之间存在强烈相关度的影响因素,借以消除冗余的影响因素;用主成分分析法得到的累计贡献率与阈值比较判定出能够代表原始影响因素的多数信息的主成分。进而,生成低维特征集合,降低了基于线性或非线性关系的瓦斯区域预测模型的复杂性。针对预测模型对突变、强烈不规律情况的无耐性,作者应用层次分析法建立了宏观因素权值分析的瓦斯区域预测模型,使煤矿专家可以依据宏观因素对预测结果修正,提高测点单元地质不规律情况出现时预测结果的准确度。最后,本论文根据特定煤矿的情况,对基于相关分析技术的瓦斯区域预测模型进行了实验分析。分析结果印证了模型的有效性,表明了基于相关分析技术的瓦斯区域预测模型能够有效地提升瓦斯含量预测的准确性,为瓦斯防突工作提供依据和支持。