考虑煤与瓦斯突出多种影响因素，利用历史经验案例，提出了一种基于案例推理且融合神经网络、粒子群优化算法(PSO)、主元素分析和聚类分析的煤与瓦斯突出动态预测方法，进而开展了矿井瓦斯动力灾害智能化预警系统与应用研究；解决矿井煤与瓦斯突出等灾害危险性的快速、准确、动态、智能化预测问题。

成果已获得发明专利1项和中国煤炭工业科学技术三等奖1项。利用国内某煤矿实际生产数据，进行成果验证取得了较好效果。

所提成果提高了煤与瓦斯突出等灾害危险性预测准确性，对减少矿井工作面煤与瓦斯突出等灾害、提高矿井生产安全水平和保持煤炭产量稳定持续增长具有重要意义。