为提高煤岩失稳声发射信号的预测精度，有效预防瓦斯突出，将主成分分析（PCA）和回声状态网络（ESN）相结合，建立了煤岩失稳声发射时间序列预测模型。利用单轴压缩声发射试验采集煤岩失稳声发射时间序列数据；采用PCA对声发射数据特征参数进行降维，提取了表征煤岩失稳破裂程度的3个主成分综合指标；利用小世界网络（SW）优化回声状态网络储备池的拓扑结构，降低池内神经元的耦合程度。将PCA提取的3个综合指标作为回声状态网络的输入，建立PCA-SWESN声发射时间序列预测模型，并与PCA-ESN方法进行对比试验。研究结果表明：与 PCA-ESN方法相比 ，PCA-SWESN预测模型经过小世界网络优化后，降低了