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研究煤矿安全风险准确评估问题，煤矿生产的复杂性导致煤矿事故的动态性、模糊性和随机性，且影响煤矿安全风险等级指标多，指标与风险等级之间呈复杂的非线性关系，导致传统评估方法的准确率低。为了提高煤矿安全风险评估的准确率，提出一种组合的煤矿安全风险评估方法。首先构建出煤矿安全风险评估指标体系，然后采用层次分析法计算各评估指标权重，且采用模糊方法建立判断矩阵，最后将其输入到BP神经网络学习建立煤矿安全风险评估模型。利用具体数据对模型性能进行了验证性测试。实验结果表明，相比较于其它评价方法，组合评价方法提高了煤矿安全