针对煤矿瓦斯涌出量预测中经常出现变量难以获取等问题，为了提高瓦斯涌出量的预测精度和可靠性，提出将小波包分解方法与极限学习机相结合，构建瓦斯涌出量的小波－极限学习机时变预测模型。通过小波包分解重构将瓦斯涌出量时变序列分解成高、低频率不同的分量，然后采用极限学习机对小波包分解重构后的时间序列进行预测，再叠加预测值，得到最终的预测结果。

以山西天池煤矿某工作面瓦斯涌出量监测时序样本为例，为体现模型的优越性，设置了两个对照模型：小波－BP模型 和未经小波处理的极限学习机模型。结果表明：该模型预测相对误差为0.42% ～10.45%，平均相对误差仅为2.50%，而小波－BP模型的预测相对误差为0.33% ～7.33%，平均相对误差为3.42%，未经小波处理的极限学习机模型的预测相对误差为1.59% ～13.09%，平均相对误差为4.25%。这些数据表明，小波－极限学习机模型的预测精度和泛化能力均高于对照模型。

引入小波包分解重构方法不仅能有效降低数据复杂度，还大幅度提高了预测精度，为瓦斯涌出量时变序列的预测提供了新的思路。对于对瓦斯涌出量预测模型感兴趣的读者，可以参考基于经验模态分解技术的瓦斯涌出量预测模型或者矿井瓦斯涌出量建模预测等资源获取更多详细信息。

还有其他相关研究，例如选模型预测矿井瓦斯涌出量和基于灰色模型的瓦斯涌出量预测，这些内容可以帮助进一步理解不同模型在瓦斯涌出量预测中的应用效果。