一种基于两级神经网络的库房环境安全预测方法

摘要

本发明属于工业自动化控制领域，特别是涉及一种基于两级神经网络的综合库房环境安全预测方法。它提出一种在档案库房中多个安全变量进行多点采集，利用两级神经网络对库房环境安全进行预测的方法；所述安全变量包含三类：主要空气湿度、有害气体浓度及烟雾浓度；所述多点采集是在档案库房中的不同区域点对安全变量进行实时采集；所述库房环境安全预测是基于两级BP神经网络，首先依据单个采集点当前采集的安全变量值，利用一级BP神经网络对该采集点未来某个时间点的安全变量值进行预测，然后依据环境中所有采集点预测的安全变量值，利用二级BP神经网络对库房的未来某个时间点的库房环境安全进行预测。