瓦斯事故为我国煤矿生产中最严重的自然灾害之一，准确测定煤层瓦斯压力对矿井瓦斯综合治理具有重要意义。目前，煤层瓦斯压力的测定有直接测定法和间接测定法。随着煤矿开采条件日趋复杂，开采强度不断增大，现有方法已不能完全满足煤矿安全生产的需要。因此寻求一种快速准确确定煤层瓦斯压力的方法，具有重要的理论意义和工程背景。　　本文通过理论分析、函数拟合和数值模拟研究煤层中钻孔瓦斯非稳态涌出规律，揭示钻孔瓦斯涌出量q和煤层瓦斯压力p0之间的关系，利用BP神经网络，构建快速反演煤层瓦斯压力的网络模型，经过训练、测试、验证，提出一种间接测定煤层瓦斯压力的新方法和测试系统。本文得到的主要成果有:　　(1)通过研究均质煤层和非均质煤层中钻孔瓦斯非稳态涌出规律，得到在封孔后初期钻孔瓦斯涌出量q与时间t的关系:q=At-B，钻孔瓦斯涌出初速度A和衰减系数B均随着瓦斯压力p0的增大而增大，揭示了钻孔瓦斯涌出量q和煤层瓦斯压力p0之间的关系，为反演煤层瓦斯压力提供了依据。　　(2)通过ANSYS软件模拟得到的钻孔瓦斯涌出规律与实测数据相符，验证了使用ANSYS软件模拟钻孔瓦斯涌出规律的可行性和准确性，并利用模拟结果丰富了反演煤层瓦斯压力网络模型的样本库。　　(3)构建了反演煤层瓦斯压力的BP神经网络模型，经过反复学习训练及测试，确定了网络结构为4×10×1，即输入神经元为4个:钻孔半径、煤层埋深、q-t曲线的拟合参数钻孔瓦斯涌出初速度A和衰减系数B，隐含层神经元为10个，输出神经元为1个:煤层瓦斯压力;同时确定了网络所用的训练函数为traingdx，隐含层的传递函数为S型正切函数tansig，输出层的传递函数为purelin。　　(4)根据钻孔瓦斯涌出量与煤层瓦斯压力的关系，利用BP神经网络，提出了一种间接测算煤层瓦斯压力的新方法和测试系统，通过与现场数据比较，表明该方法的测试效果较好。