针对车间生产安全在生产过程中的重要性，设计了车间环境安全的预测性系统。通过分析现有的相关安全防护漏洞以及影响车间环境安全重要因素，如环境温度、噪音大小、生产粉尘和车间湿度，提出了基于神经网络算法监控车间环境安全的方法。通过数据采集模块和网络通信端口来收集车间设备运行过程中的环境数据，将采集的环境数据作为训练过程中的数据集来建立对应的神经网络预测模型。通过一定次数的训练后，将训练好的模型放到实际生产线中进行验证，通过验证发现预测环境参数数值与实际环境参数数值基本吻合，两者误差较小。该系统可以准确预测车间的环境信息，保证生产安全。
NETL
NSTL
万方数据
