瓦斯安全事故是长期以来困扰我国煤矿井下人员安全和生产作业的重大影响因素之一,对煤矿井下人员和设备安全造成了严重威胁。综采工作面作为煤矿开采的第一现场,属于瓦斯事故高发区域,因此对综采工作面瓦斯浓度异常变化趋势进行研究,实现稳定的瓦斯浓度监测并提前对瓦斯浓度异常趋势进行预警,对保障煤矿工作人员生命安全和提高煤炭资源生产有着重要的研究价值和实践意义。本文以综采工作面瓦斯浓度监测数据为研究对象,在对瓦斯浓度监测预警方法国内外研究现状分析的基础上,对综采工作面瓦斯浓度异常变化趋势特征进行研究,确定了综采工作面瓦斯浓度预测参数,在此基础上采用门控循环单元（GRU）神经网络进行综采工作面瓦斯浓度预测。针对GRU在预测过程中由于梯度下降算法易陷入局部最优问题,采用改进鲸鱼优化算法（IWOA）对神经网络模型参数进行寻优并进行瓦斯浓度预测。将预测结果与预测样本灰色关联度分析相结合建立了 IWOA-GRU瓦斯浓度预警模型并应用于综采工作面瓦斯浓度预警中,并通过实验仿真对预警可靠性进行验证。本文在煤矿KJ95X安全监测平台的基础上设计了综采工作面瓦斯浓度预警系统,通过主机、数据库与预警模型的交互式应用完成了综采工作面瓦斯浓度实时预测,实现了综采工作面瓦斯浓度数据显示、预测和预警功能。本文通过对综采工作面瓦斯浓度数据监测预警方法的研究,可以实现综采工作面瓦斯浓度的准确预测并对瓦斯异常上升趋势进行预警,能够对煤矿安全监控系统进行完善和补充,在一定程度上确保了煤矿安全生产,具有一定的理论研究价值和工程应用价值。