矿井火灾是煤矿安全生产的主要自然灾害之一。与其他灾害有所不同的是,矿井火灾不仅容易造成人员伤亡,而且会导致大量的资源被燃烧,而煤自燃是引发矿井火灾的原因之一。论文首先阐述了煤自然发火的过程、影响因素和采空区煤自然发火危险程度预测方法;对已有的采空区遗煤自燃危险程度预测技术进行分析,并对其中的问题进行了总结;同时,简要说明了神府矿区某矿煤自燃危险程度预测现状及相关设备;并采用观测实验的方法,对神府矿区某矿D5201回采工作面采空区遗煤自燃危险程度进行观测法预测;其次,采用本文所设计的束管监测硬件设备,采集并传输采空区气体至地面气相色谱仪中进行成分分析,并将分析的结果以excel表的形式自动输入到本文开发的软件中,软件系统采用归一化和聚类离散化以及粗糙集理论,对样本数据进行预处理,为预测作好数据准备;为了提高分类精度和运算速度,提出可利用粗糙集进行属性约简;最后,引入模糊多类支持向量机理论;在模型构建方面,为了提高煤自燃危险程度预测的精度,构造了一种基于偏二叉树的模糊多类支持向量机。再次,设计了一种粗糙集模糊多类支持向量机(RS-FSVM)采空区煤自燃危险程度预测计算模型。设计相关实验证了算法的优越性。同时,将实验结果与第2章中采用的实验观测方法进行了对比验证。理论分析和实验结果都表明:论文提出的计算模型具有更高的检测精度,并能达到实时预测的目的,为采空区煤自燃危险程度预测系统软件提供了一种很好的计算方法。最后,设计并实现了采空区煤自燃自动预测系统软硬件平台。首先对该平台进行了总体设计;其次,对系统硬件部分组成,进行了选型设计;最后,针对前几章的研究结果,开发了相应的预测软件,实现了自动预测及预警。