本发明公开了一种采空区气体异常涌入工作面的监测控制方法，先获取地面大气压、井下大气压、邻近采空区气压、地面温度、井下温度、邻近采空区温度、回风氧气浓度数据，并建立氧气浓度LSTM神经网络预测模型，以上述参数作为模型训练输入数据集，模型输出变量为工作面氧气浓度；对模型进行训练，使得模型获取上述参数与工作面氧气浓度之间的对应关系；后续监测时，仅需定期采集各个参数的实时数据输入模型后，则模型能输出工作面的O2浓度预测值，同时将工作面的O2浓度进行分级，根据预测值对应等级，确定相应的处理措施，最终能提前预测综采面即将发生低氧的情况，从而及时采取相应措施，防止综采面发生低氧，保证综采面的氧气浓度持续正常。