煤炭在我国能源中是最重要的基础能源和工业原料，煤炭工业是促进我国经济发展的重要基础产业，它直接关乎国家的经济命脉，是经济发展的基本保障，与此同时，煤炭工业又是高危险行业，每年都会有大量的伤亡事故，而且在我国，安全评价在煤矿方向的研究相对滞后，且大多评价方法并不适用复杂的煤矿系统，因此，对于煤矿安全评价的研究势在必行。　　 本文以马兰煤矿为例，通过研究其在安全评价方面存在的问题，综合运用决策科学、系统科学和信息科学等理论与方法，对煤矿安全评价指标体系进行研究，分析比较目前存在的安全评价方法的优劣，最终确定将BP神经网络应用于安全评价中，构建了基于BP神经网络的安全评价模型，并对该模型进行应用研究和基于马兰煤矿的实例分析，针对马兰煤矿提出相应的对策和建议，最后将计算机信息技术与安全评价模型相结合，对马兰煤矿安全评价系统的功能需求和模块设计进行详细论述，构建了基于B/S结构的马兰煤矿安全评价决策支持系统，以期辅助马兰煤矿更好的进行安全评价工作，达到马兰煤矿安全评价过程信息化的目的。　　 通过建立一个比较完整有效的安全评价系统，运用先进的评价决策理论，旨在提高马兰煤矿安全评价工作的效率，减少企业在安全评价方面不必要的投入，增强企业的市场竞争力。