回采工作面瓦斯涌出量受多種因素共同影響,很難用線性方法進行準確預測。廣義回歸神經網絡(GRNN)是一種前饋神經網絡,具有魯棒性好和高容錯率的優點,并且調節參數只有1個,因此,基于GRNN構建預測模型,運用改進的果蠅優化算法(FOA)對傳統GRNN模型進行優化,應用主成分分析法(PCA)對樣本數據進行降維簡化處理,以減少次要因素對預測結果的干擾。選取曉明礦數據對模型進行驗證,預測效果良好,其平均絕對誤差為3.98%,低于傳統GRNN模型的7.06%。