發(fā)布時間：2017-04-26 21:05

  本文關(guān)鍵詞：鋁電解生產(chǎn)指標(biāo)標(biāo)桿優(yōu)化方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：鋁電解行業(yè)作為我國的支柱型產(chǎn)業(yè),對經(jīng)濟(jì)增長和社會穩(wěn)定都有著重大的影響。然而鋁電解行業(yè)在實施標(biāo)桿管理的過程主要存在的問題是標(biāo)桿主要依據(jù)以往工作經(jīng)驗人工設(shè)定,比如全球最佳、行業(yè)最佳、企業(yè)最佳等。由于這些標(biāo)桿產(chǎn)生需要一定的環(huán)境,具有不確定性和偶然性,因此需要我們深入研究數(shù)據(jù)挖掘以及現(xiàn)代計算機(jī)技術(shù)進(jìn)行企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析預(yù)測,取得適合企業(yè)自身標(biāo)桿數(shù)據(jù)。本文深入學(xué)習(xí)標(biāo)桿優(yōu)化相關(guān)知識,包括模糊聚類分析、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及粒子群優(yōu)化算法(PSO)等相關(guān)理論。在理論基礎(chǔ)上對粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn),提出基于交叉變異的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法(MAPSO)。設(shè)計實現(xiàn)一套對標(biāo)管理系統(tǒng),并引入MAPSO算法對標(biāo)桿進(jìn)行優(yōu)化選取。本文的主要內(nèi)容和工作如下：1)研究學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等相關(guān)理論。運(yùn)用模糊聚類分析進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本的訓(xùn)練學(xué)習(xí),預(yù)測企業(yè)生產(chǎn)水平；結(jié)合PSO算法,優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),提高準(zhǔn)確性。2)改進(jìn)PSO算法,提出MAPSO算法。在PSO算法中引入遺傳算法中選擇、交叉及變異機(jī)制,并定義了慣性權(quán)重自適應(yīng)調(diào)節(jié)功能,改善了粒子群算法早期收斂速度快,后期收斂速度慢而導(dǎo)致陷入局部極值的特性,大大提高了算法的尋優(yōu)能力。3)設(shè)計實現(xiàn)對標(biāo)管理系統(tǒng),在系統(tǒng)中使用MAPSO算法分析企業(yè)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)預(yù)測企業(yè)生產(chǎn)標(biāo)桿。系統(tǒng)依照企業(yè)需求選擇對標(biāo)要素建立對標(biāo)方案,包括對標(biāo)單位、對標(biāo)標(biāo)桿、對標(biāo)日期等。分析對標(biāo)要素歷史數(shù)據(jù)選取標(biāo)桿,進(jìn)行對標(biāo)并以表格、圖形等方式展示對標(biāo)結(jié)果,為企業(yè)管理決策提供了科學(xué)依據(jù)。本文在粒子群優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上加以改進(jìn),并結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出MAPSO算法。運(yùn)用MAPSO算法分析企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù),建立標(biāo)桿優(yōu)化模型,并應(yīng)用于企業(yè)對標(biāo)管理過程。
【關(guān)鍵詞】：標(biāo)桿優(yōu)化 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群算法 對標(biāo)管理系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TQ151;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 課題背景9-10
• 1.2 研究目的及意義10
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.4 論文研究工作11-12
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)12-13
• 1.6 本章小結(jié)13-14
• 第二章 相關(guān)工作研究14-26
• 2.1 模糊聚類分析14-17
• 2.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化15-16
• 2.1.2 標(biāo)定相似度16
• 2.1.3 動態(tài)聚類16
• 2.1.4 確定最佳閾值16-17
• 2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)17-22
• 2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型17-18
• 2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法18-20
• 2.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)20-21
• 2.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化21-22
• 2.3 粒子群優(yōu)化算法22-25
• 2.3.1 粒子群優(yōu)化算法原理22-23
• 2.3.2 粒子群優(yōu)化算法流程23-25
• 2.3.3 粒子群優(yōu)化算法局限性25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于交叉變異的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法26-33
• 3.1 粒子群優(yōu)化算法26-27
• 3.1.1 群體規(guī)模26
• 3.1.2 慣性權(quán)重系數(shù)26
• 3.1.3 加速系數(shù)26-27
• 3.1.4 最大速度27
• 3.2 基于交叉變異的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法27-29
• 3.2.1 交叉變異27-28
• 3.2.2 自適應(yīng)慣性權(quán)重系數(shù)28-29
• 3.3 算法步驟及流程29-31
• 3.4 算法偽代碼31
• 3.5 算法性能測試31-32
• 3.6 本章小結(jié)32-33
• 第四章 MAPSO算法在標(biāo)桿優(yōu)化中的應(yīng)用33-41
• 4.1 影響標(biāo)桿優(yōu)化的因素33
• 4.2 標(biāo)桿優(yōu)化模型的建立33-40
• 4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理33-34
• 4.2.2 基于MAPSO算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化34
• 4.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選取34-36
• 4.2.4 標(biāo)桿優(yōu)化實現(xiàn)及結(jié)果分析36-38
• 4.2.5 MAPSO-BP模型38-40
• 4.3 本章小結(jié)40-41
• 第五章 對標(biāo)管理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)41-52
• 5.1 需求分析說明41
• 5.2 軟件設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)41-42
• 5.3 系統(tǒng)整體架構(gòu)42-43
• 5.4 系統(tǒng)功能設(shè)計43-44
• 5.5 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計44-47
• 5.6 系統(tǒng)功能實現(xiàn)47-51
• 5.6.1 指標(biāo)信息管理模塊47
• 5.6.2 指標(biāo)數(shù)據(jù)管理模塊47-48
• 5.6.3 標(biāo)桿信息管理模塊48-49
• 5.6.4 對標(biāo)方案管理模塊49-50
• 5.6.5 對標(biāo)結(jié)果展示模塊50-51
• 5.7 本章小結(jié)51-52
• 第六章 結(jié)論與展望52-54
• 6.1 主要結(jié)論52
• 6.2 研究展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 在學(xué)期間的研究成果57-58
• 致謝58

【相似文獻(xiàn)】

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