近年来,虽然中国的煤炭事故死亡率相对地在逐年下降,但是其煤矿安全的生产形势比起发达国家仍然严峻。分析可知,不能有效的评价煤矿安全事故的发生,煤炭企业管理者没有系统地学习安全投入理论知识,直属部门不能正确合理地分配安全投入是引起煤矿安全事故发生的重要原因之一。保障煤炭事业的健康发展,保证有限资源的高效利用,必须建立煤矿安全综合评价模型。该模型分为两个部分,首先构造煤矿安全评价指标体系,该体系可以提高现有煤矿安全预测精度,综合多种模型的优点弥补单一数学模型的不足。具体表现为,通过分析具体煤矿生产条件下安全系统的不同特征,通过利用权值完善灰色模型。同时针对现实事故数据较难收集的情况,结合小样本优势的SVM模型,形成一种新型高效评价方法。经实例验证,该模型在有效提高预测准确率的同时可以简化运算过程。其次,通过集成AHP与BP神经网络算法,建立煤矿安全管理投入评价模型,可以优化赋权,并避免局部最小点误差,使预测结果更加准确。同时考虑到煤矿系统安全投入不平衡的实际情况,通过调整生产函数中各要素投入量去均衡分配,利用已验证BP网络进行二次预测。经验证优化投入会带来更高的经济效益,是未来发展的新方向。管理投入体系评价不同于安全指标评价,安全评价体系重点在于保障系统安全可靠,而管理投入评价侧重于投入带来的企业效益的多少。前者是后者的前提条件,没有安全的系统环境不能带来企业平稳持续的经济发展。同时后者是前者的发展方向及目标,追求煤矿经济的效益最大化才是煤矿企业在未来激烈的竞争下得以生存的保障。展望煤炭企业未来,在资源越发短缺的社会,合理利用有限资源,最佳分配安全投入,在有限的成本条件下取得最大的原煤产出是每个煤炭企业未来必须关注的焦点。