矿井瓦斯事灾害故危害性大、事故后果严重、影响恶劣,给煤矿企业的安全生产造成了严重困扰。通过对矿井瓦斯浓度数据进行有效地挖掘分析、实施准确的瓦斯浓度预测,并以预测所得到的瓦斯浓度数据为基础进行瓦斯浓度预警研究,这对减少矿井瓦斯灾害事故、保障从业人员的生命安全具有重大意义。本文以提高大数据背景下煤矿企业的瓦斯浓度异常预警能力、减少瓦斯事故发生为研究目的,以大数据建模预测分析方法为手段,研究了瓦斯浓度预测预警方法,并将瓦斯浓度预测算法、瓦斯浓度预警方法与软件开发相互结合,设计了瓦斯浓度预测预警系统。主要进行了以下研究工作:（1）研究了瓦斯浓度预测方法。通过对矿井瓦斯浓度历史数据的分析和预处理,补全瓦斯数据序列中缺失的数据,修正异常的数据,使其能够符合瓦斯浓度数据挖掘的基本技术要求,通过深度学习LSTM（长短期记忆网络）方法建立瓦斯浓度预测模型,并以山西宏远煤矿现场生产中的瓦斯浓度历史数据为例,对该方法的准确性进行验证,验证结果显示该预测方法效果良好,为展开瓦斯浓度预警研究工作提供了数据基础。（2）研究了基于数据的瓦斯浓度预警方法。以预测所得瓦斯浓度数据为基础,确定了三级预警的瓦斯浓度预警方法、研究了瓦斯浓度预警指标。根据煤矿企业现场的现实需求完成了各预警等级的静态动态预警阈值的设定,以山西宏远煤矿为例,在对瓦斯浓度历史数据预测的基础上,对预测所得瓦斯浓度序列进行预警有效性验证,验证结果显示该瓦斯浓度预警方法预警等级阈值设置合理,预警方法简单实用,为瓦斯事故地有效防控提供了简单有效的理论方法支持。（3）研究了瓦斯浓度预测预警系统的设计。根据所建立的瓦斯浓度预测模型算法和瓦斯浓度预警方法,综合软件需求分析设计了瓦斯浓度预测预警系统,分析了系统需求,研究了系统功能框架,确定了瓦斯浓度预测预警流程,完成了系统数据库设计,为瓦斯浓度预测预警的应用提供了程序化基础。（4）进行了瓦斯浓度预测预警应用研究。基于瓦斯浓度预测预警模型算法、结合程序语言开发了瓦斯浓度预测预警应用软件,并通过煤矿企业现场瓦斯浓度数据对软件的实用有效性进行验证。验证结果表明对矿井瓦斯浓度预测准确度较高,对瓦斯浓度的变化趋势预测基本准确,预警方法合理,检验了瓦斯浓度预测预警方法的有效性与实用性,证明了瓦斯浓度预测预警方法具有良好的工程应用性。本文基于瓦斯浓度数据,提出了适用于煤矿企业的瓦斯浓度预测预警方法,对于煤矿企业现场的应用具有良好的实用性和有效性,为煤矿企业在实际生产中防控瓦斯灾害事故提供了良好的技术手段。