隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展,尤其是計算機、人工智能等技術(shù)的進(jìn)步,離散裝備制造業(yè)正在進(jìn)行新一輪的產(chǎn)業(yè)變革,將智能化、信息化和工業(yè)化深度融合,使越來越多的裝備制造企業(yè)加快實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。對于按訂單需求進(jìn)行加工生產(chǎn)的離散裝備制造企業(yè),準(zhǔn)確地預(yù)測訂單完工期能夠保證按時給客戶交付訂單,提高公司的競爭力。由于實際的生產(chǎn)加工環(huán)境較為復(fù)雜,在訂單生產(chǎn)的過程中存在諸多不確定因素影響訂單的最終完工時間,這些不確定因素增加了訂單完工期的預(yù)測難度。本文以離散裝備制造業(yè)的訂單完工期預(yù)測問題為研究課題,主要研究內(nèi)容如下:(1)針對離散裝備制造業(yè)中歷史訂單數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)量少、特征表達(dá)能力不足和包含異常數(shù)據(jù)的特點,提出一種基于數(shù)據(jù)分布和級聯(lián)森林的訂單完工期預(yù)測算法。根據(jù)數(shù)據(jù)特性將訂單完工期預(yù)測視為分類問題,并設(shè)計了一種兩級級聯(lián)森林模型。將原數(shù)據(jù)輸入到第一級級聯(lián)模型得到初步的預(yù)測結(jié)果和預(yù)測概率分布向量,通過分析訂單完工期的概率分布,將預(yù)測結(jié)果和預(yù)測概率分布向量進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整和拼接,從而得到表達(dá)能力更強的新特征向量,再將新特征向量與原數(shù)據(jù)拼接后輸入到第二級級聯(lián)模型并輸出最終的預(yù)測結(jié)果。實驗表明該算法的訂單完工期預(yù)測的平均偏差為1...

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 訂單完工期預(yù)測研究現(xiàn)狀
        1.2.2 不平衡數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容和難點
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)算法和技術(shù)概述
    2.1 引言
    2.2 隨機森林
    2.3 離散型隨機變量的分布
    2.4 過采樣算法基礎(chǔ):SMOTE
    2.5 DBSCAN密度聚類算法
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于數(shù)據(jù)分布和級聯(lián)森林的訂單完工期預(yù)測算法
    3.1 引言
    3.2 訂單完工期預(yù)測問題描述
    3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.4 訂單完工期預(yù)測算法設(shè)計
        3.4.1 訂單完工期的分布特性分析
        3.4.2 基于數(shù)據(jù)分布和級聯(lián)森林的預(yù)測模型構(gòu)建
        3.4.3 DD-CF算法的模型訓(xùn)練和預(yù)測過程
    3.5 實驗結(jié)果與分析
        3.5.1 評價指標(biāo)
        3.5.2 參數(shù)設(shè)置
        3.5.3 基于數(shù)據(jù)分布的結(jié)果優(yōu)化策略有效性分析
        3.5.4 不同預(yù)測算法的對比實驗分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 帶權(quán)重機制的動態(tài)過采樣不平衡分類預(yù)測算法
    4.1 引言
    4.2 不平衡數(shù)據(jù)問題描述
    4.3 帶權(quán)重機制的動態(tài)過采樣分類預(yù)測算法
        4.3.1 特征權(quán)重計算方式
        4.3.2 樣本距離定義
        4.3.3 樣本合成策略
        4.3.4 帶權(quán)重機制的動態(tài)過采樣分類預(yù)測算法
    4.4 實驗結(jié)果與分析
        4.4.1 數(shù)據(jù)集介紹
        4.4.2 評價指標(biāo)
        4.4.3 實驗設(shè)計與參數(shù)設(shè)置
        4.4.4 緩沖機制可行性分析
        4.4.5 消融實驗
        4.4.6 不平衡訂單數(shù)據(jù)實驗效果分析
    4.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號：3920022