Inmediatamente y con precisión evaluar el riesgo de combustión espontánea del carbón y tomar medidas específicas son pasos cruciales en la prevención y control de la combustión espontánea del carbón. Un nuevo modelo, AEM-AHP-LSTM, fue propuesto para resolver el problema de cálculo de peso de evaluación multiobjetivo en el proceso de combustión espontánea del carbón. Primero, se analizaron los indicadores clave de combustión espontánea del carbón y se utilizaron como factores de riesgo para establecer un sistema de evaluación. A continuación, se calcularon los pesos objetivos y subjetivos utilizando AEM y AHP, respectivamente. Los pesos objetivos y subjetivos se combinaron, y se utilizó TOPSIS para calcular la puntuación de la muestra de evaluación. Finalmente, las muestras de evaluación obtenidas se entrenaron con el modelo BP, RBF y LSTM para resolver el problema de la dependencia excesiva del modelo en datos históricos y lograr el ajuste de peso autoadaptativo con el cambio de datos. Además, se aplicaron datos de 15 minas de carbón chinas típicas al modelo. Los resultados indican que, en comparación con las redes neuronales BP y RBF, el modelo LSTM tiene una mayor precisión de predicción, una mayor capacidad de generalización y una mayor practicidad. Los hallazgos de modelado y aplicación muestran que el modelo AEM-AHP-LSTM era más apropiado para la evaluación del riesgo de combustión espontánea del carbón. Este método podría ser potencialmente aplicado como un enfoque confiable para la evaluación del riesgo de desastres mineros.