煤矿行业是我国高危行业之一,煤炭是人类生产生活基础的重要资源之一,其产量以及消耗量都是居于种种资源的首位。在当前的煤炭行业的安全生产形势极其严峻的情势下,煤矿的安全事故依旧会有发生,让国家和人民的经济遭受损失。其中煤矿的安全投入不够合理有效和安全投入力度不够是造成煤矿安全事故的频发数居高不下的重要原因。本文着重分析了影响煤矿企业安全成本的因素,从煤矿企业安全成本功能的角度框架出了煤矿企业安全成本的指标体系,在此基础上,介绍了灰色系统中灰色关联度和支持向量机的理论知识,采用灰色关联分析从煤矿安全成本的指标体系中提取影响煤矿安全成本的主要因素,建立预测模型指标体系。为了实现参数的自动寻优及选取,并且将粒子群优化、遗传算法、交叉验证引用于支持向量机预测模型的参数优化中,得出结论并对预测结果进行对比。以煤矿的安全成本各项投入的数据作为训练样本和检验样本。用于本文建立三种优化算法的支持向量回归机并分别对煤矿的安全成本进行预测并对比,三种优化算法都能够有效地选取支持向量机煤矿安全成本预测模型的参数,与交叉验证、遗传算法相比,粒子群参数寻优操作过程相对简单,模型训练时间短、分类精度高,具有良好的推广性能,在此基础上,提出了从安全成本配置给出了相应的优化方案。