煤矿安全风险预警是煤炭开采过程中实现安全保障的关键一环，在记录矿井下安全隐患数据时，采集相关的数据容易受到外界环境因素（如光线、温度、湿度等）和人为因素的影响，导致划分安全风险等级出现误差，从而使得处理安全隐患的措施得不到正确实施。为了解决煤矿等相关企业存在的安全风险等级划分不精确的问题，本文研究了一种基于改进基于粒子群算法（PSO）和卷积神经网络（CNN）的煤矿安全风险智能分级管控与信息预警系统。该系统采用基于改进PSO的智能数据筛选模型，利用PSO算法查找全局最优解的特性，筛选掉不合理的数据，减少了人工计算数据不准确或采集矿区信息过程中出现纰漏的问题；采用基于改进的CNN的智能风险分级模型