为有效预测煤与瓦斯的突出强度，分析了煤与瓦斯突出的主要影响因素，建立了基于粒子群优化支持向量机方法(PSO-SVM)的煤与瓦斯突出强度预测模型，通过实例对该模型的预测效果进行检验，同时还分别采用了BP神经网络(BP-NN)和支持向量机方法(SVM)对该实例进行了预测，进而对这3种方法的预测精度进行了比较。分析结果表明3种方法的预测准确率PSO-SVM为87.5％、BP-NN为50％、SVM为62.5％。可见，PSO-SVM方法的预测效果要好于BP-NN和SVM，对煤矿煤与瓦斯突出强度预测具有一定的参考价值

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