近年來，石油罐區(qū)安全事故發(fā)生頻率呈不斷上升趨勢。為有效增強(qiáng)罐區(qū)安全監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)的可靠性，并實(shí)現(xiàn)對事故的早期預(yù)警，基于多傳感器信息融合技術(shù)和灰色模型( GM) 理論，建立出石油罐區(qū)安全監(jiān)控預(yù)測模型。首先，研究了基于遞推最小二乘法改進(jìn)的最優(yōu)加權(quán)融合算法，并將其作為一級( 特征級) 融合模型，其次，介紹分析了灰色預(yù)測理論及GM( 1，1) 模型的實(shí)現(xiàn)過程，最后建立出基于GA － BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的二級( 決策級) 數(shù)據(jù)融合模型，并得到石油罐區(qū)安全監(jiān)控預(yù)測模型。