通过对不同混煤一维燃烧过程中H2S和SO2释放特性的有关数据,应用BP人工神经网络进行预测.通过分析和计算建立了典型的三层BP网络,输入神经元为8个,隐含层神经元个数为6个,输出层神经元个数为2个,用加入动量项的方法对传统的BP网络算法进行改进,通过样本数据训练,测试数据检验,该网络能够较为准确地预测混煤一维燃烧硫释放的情况.