矿井突水是常见的突发性强烈的矿井灾害.由于矿井突水的突发性和危险性,有必要对煤层底板突水进行更快且更准确地预测.为此,本文提出了基于PCA-OPF模型的煤层底板突水预测方法.通过选取断层分维值、取芯率、隔水层厚度、单位涌水量、渗透系数、底板含水层总厚度、承压含水层水压作为底板突水预测的因子,利用主成分分析(PCA)将样本的7个因子降维为3个主成分,进一步简化数据结构和提高预测速度.利用最优路径森林算法(OPF)对降维后的30个样本数据进行训练和预测，并与实际情况进行对比.结果表明：基于PCA-OPF模型得到的测试集中6个样本的预测结果与实际情况相符,为煤层底板突水预测提供了一种新的方法.