随着国家经济飞速发展以及对煤炭行业政策支持,使得煤炭产品的多样化需求不断增加。但我国目前煤炭供需不平衡问题非常突出,价格不断上下波动较大。煤炭物流供应网络的参与者较多,受内外部环境因素影响也比较多,因此各种不确定因素对煤炭物流供应链网络风险波动影响很大。为促进煤炭行业的健康发展以及提高煤炭物流供应效率,避免出现煤炭供需失衡或中断,对煤炭物流供应链网络的风险分析及评价研究具有重要的理论与现实意义。本文在阐述了煤炭物流供应链网络和供应链风险概念与特征的基础上,结合煤炭物流供应链网络的运作流程,对导致煤炭物流供应链网络的风险因素进行分析。针对煤炭物流供应链网络的结构风险、信息风险、生产风险、物流风险及环境风险,建立了由15个定性与定量的煤炭物流供应链网络风险评价指标体系。后比较了不同风险评价方法的优缺点,最终选择BP神经网络与遗传算法相结合的遗传神经网络风险评价方法。利用遗传算法对BP神经网络的权阈值进行优化,建立基于遗传神经网络的风险评价模型与算法,有效地实现对煤炭物流供应链网络的风险评价。在算例中,用MATLAB软件建立的遗传神经网络风险评价模型对样本数据进行网络训练,通过结果对比分析,来验证基于遗传神经网络的煤炭物流供应链网络风险评价模型的可行性。最后通过对风险指标参数的灵敏度分析,来确定其对评价结果的影响程度,并提供了风险管理方案的改进意见。