基于BP神经网络的苯职业暴露预测及其MATLAB实现

摘要

苯是基本化工原料之一,大量用于各种有机合成和有机溶剂。本文利用神经网络具有自学习、自组织、自适应能力特性,运用BP神经网络的方法和生产车间的统计数据,对现场空气中的苯蒸汽浓度进行模拟预测,得到工人的苯暴露浓度,运用MATLAB来实现各种BP神经网络的设计和训练,结果显示模拟数据与实测数据吻合很好。文章通过实例阐述了BP神经网络进行苯职业暴露风险预测的可行性,对于降低职工苯中毒事故的发生概率,减少工人的职业伤害具有十分重要的意义。