【摘要】矿井通风系统是非煤矿山安全生产的重要保障，其网络解算与调控的精度、效率直接决定井下风流管控有效性与灾害防控能力。针对传统基于物理方程的通风网络解算方法存在的参数标定困难、动态适应性不足、逆向决策缺失等系统性技术瓶颈，提出一种基于神经网络软解算的矿井智能通风调节控制方法。该方法通过轻量级多层感知机构建“风窗配置 - 风量分布”端到端映射，绕过阻力系数标定与拓扑维护壁垒；基于梯度反传设计逆向优化算法，直接实现目标风量到最优风窗调节方案的求解。本文以我国某大型地下铁矿通风系统为工程载体开展验证，构建了包含 7 个调节风窗、6 个监测断面的神经网络模型。实验结果表明方法的有效性与工程适用性。该方法为非煤矿山通风系统的实时优化调节与智能决策提供了新的技术路径。