煤炭企业工控网络安全防护与预测方法研究这一主题涉及到的关键知识点包含多个方面，下面将详细阐述。
一、工控网络的重要性及安全挑战
煤炭企业工控网络作为工业自动化的核心组成部分，它主要负责煤矿生产过程中的数据采集、传输与控制。然而，随着信息技术与工业控制系统的深度融合，工控网络面临着来自内外部的安全威胁，如恶意攻击、系统漏洞利用、内部误操作等，这些都可能给煤矿安全生产带来巨大风险。因此，工控网络安全防护成为了煤炭企业亟需关注和解决的问题。
二、工控网络安全防护主要区域分析
该文献提到了煤矿工控网络的三个主要区域，分别是井上安全防护体系、井下传输通信和井下控制执行系统。井上安全防护体系，主要是确保地面控制中心的安全，防止非法入侵和数据泄露；井下传输通信，则需要确保煤矿井下与地面间通信的可靠性与安全性，避免由于通信中断导致的生产事故；井下控制执行系统是直接控制采矿设备的部分，其安全防护措施更是直接关系到工人的生命安全。
三、相关安全防护策略
在面对工控网络安全威胁时，企业需要制定相应的安全防护策略。这些策略可能包括但不限于：定期进行安全评估，及时修补已知漏洞；采用先进的加密技术，确保数据传输的机密性和完整性；实施严格的访问控制机制，限制对关键网络设备和系统的访问权限；以及建立应急响应机制，快速应对可能发生的网络安全事件。
四、网络异常预测系统的架构和模型设计
为实现对监控系统网络异常的预测预警功能，文献中提出了利用三层神经网络预测方法，以CAN协议数据位为体征信息集合，建立网络异常预测系统的架构和模型程序设计。这涉及到数据采集、处理和分析，包括网络数据的包方向、包间隔、以及数据位等信息，进而建立预测模型。
五、大数据分析与网络防护结合
在数字监控系统的网络安全防护中，尝试引入大数据分析的思路，这不仅提升了数据处理能力，还增强了预测的准确性。大数据分析可以通过对海量网络数据进行分析，识别出潜在的安全威胁和异常行为，从而实现安全防护的早期预警和快速响应。
六、神经网络预测方法
在构建网络异常预测系统时，该文献特别提到了利用三层神经网络预测方法。神经网络具有强大的学习能力和模式识别能力，能够处理复杂的数据关系，因此在网络预测和分类任务中有着广泛的应用。调整神经网络的隐含层神经元数量，可以提升模型的预测能力和稳定性。
七、实验结果验证
为了验证所提出方法的有效性，文献中进行了试验。通过增加三层神经网络中隐含层神经元的数量，从3个增加到5个甚至7个，模型趋向稳定，预测精度误差也相对降低。这一结果说明了所提方法在实际应用中对监控系统网络异常的预测预警功能具有一定的实际效果。
总结来看，煤炭企业工控网络安全防护与预测方法研究强调了工控网络安全防护的重要性，并提出了基于大数据分析和神经网络预测方法的策略。这些策略和方法有助于提升煤炭企业工控网络的防御能力，降低网络安全事件的发生概率，对于保障煤矿生产安全具有重要的意义。
