本文關(guān)鍵詞：離散制造業(yè)中生產(chǎn)計劃時間預(yù)測模型的研究與應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： SVM算法 鄰域粗糙集 生產(chǎn)時間預(yù)測 遺傳算法

【摘要】：2015年我國首次在政府工作報告中提出“中國制造2025"概念,倡導(dǎo)智能化的方式改造生產(chǎn)系統(tǒng)和生產(chǎn)過程。本課題研究分析將智能算法引入離散制造業(yè)生產(chǎn)時間的預(yù)測中,通過智能算法對工廠的預(yù)測結(jié)果做出是否合理的評價。從而為工廠預(yù)測提供依據(jù),減少工廠不合理的資源投入,促進制造業(yè)工廠的“智能化工廠”建設(shè)。本課題主要工作如下：(1)概述了當(dāng)前國內(nèi)外學(xué)者對離散制造業(yè)生產(chǎn)計劃預(yù)測的相關(guān)研究,闡述了建立模型所使用的相關(guān)技術(shù)方法,而且指出了現(xiàn)有模型出現(xiàn)的不足,從現(xiàn)有模型的不足之處出發(fā),提出了本論文中建立模型使用到的主要技術(shù)方法。(2)介紹了本課題的研究對象離散制造業(yè)和課題應(yīng)用企業(yè)的相關(guān)信息,以及離散制造業(yè)當(dāng)前的零件生產(chǎn)過程,并分析了某離散制造業(yè)目前在生產(chǎn)時間預(yù)測上通用的方法,指出了其中存在的問題,引出了本課題使用智能化非經(jīng)驗依靠的理論解決生產(chǎn)計劃中時間預(yù)測是否合理的問題的方法。(3)主要介紹了鄰域粗糙集、遺傳算法、支持向量機算法理論,并使用遺傳算法對SVM的核函數(shù)參數(shù)和懲罰因子的選取進行了優(yōu)化,應(yīng)用鄰域粗糙集算法對生產(chǎn)數(shù)據(jù)作了特征屬性的約簡,提出了基于鄰域粗糙集的GA-SVM算法的生產(chǎn)計劃時間預(yù)測評價模型。(4)依據(jù)某離散制造企業(yè)車間6年內(nèi)的數(shù)據(jù)作為初始樣本,并對初始樣本進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,通過鄰域粗糙集進行屬性約簡,約簡后得到的新數(shù)據(jù)作為GA-SVM模型的輸入,建立生產(chǎn)計劃時間預(yù)測合理性的評價模型。
【關(guān)鍵詞】：SVM算法 鄰域粗糙集 生產(chǎn)時間預(yù)測 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：寧夏大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F406.2
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 引言7-10
• 1.1 課題背景7
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-8
• 1.3 已有模型存在的不足和展望8
• 1.4 本文主要工作8-10
• 1.4.1 本論文主要研究內(nèi)容8-9
• 1.4.2 本論文組織結(jié)構(gòu)9-10
• 第二章 離散制造業(yè)簡介與課題應(yīng)用企業(yè)簡介10-20
• 2.1 離散制造業(yè)簡介10-11
• 2.2 離散制造業(yè)中的生產(chǎn)時間計劃需求11
• 2.3 課題應(yīng)用企業(yè)情況簡介11-18
• 2.3.1 課題應(yīng)用企業(yè)車間生產(chǎn)過程簡介12-14
• 2.3.2 課題應(yīng)用企業(yè)生產(chǎn)時間預(yù)測方法14-15
• 2.3.3 課題應(yīng)用企業(yè)生產(chǎn)時間預(yù)測中存在的問題15-16
• 2.3.4 本課題模型抽象16-18
• 2.4 本章小結(jié)18-20
• 第三章 機器學(xué)習(xí)理論方法概述20-29
• 3.1 鄰域粗糙集理論與方法20-22
• 3.2 支持向量機理論研究22-26
• 3.2.1 支持向量機分類器原理分析25-26
• 3.3 遺傳算法理論與方法26-27
• 3.3.1 遺傳算法理論26-27
• 3.3.2 遺傳算法框架27
• 3.4 本章小結(jié)27-29
• 第四章 生產(chǎn)計劃時間評價模型的建立29-39
• 4.1 基于鄰域粗糙集的數(shù)值屬性約簡29-31
• 4.1.1 本課題中鄰域大小的設(shè)定29-30
• 4.1.2 基于鄰域粗糙集的屬性約簡30-31
• 4.2 基于支持向量機的生產(chǎn)計劃時間評價模型31-34
• 4.2.1 本課題中支持向量機核函數(shù)的選取31-32
• 4.2.2 本課題中支持向量機參數(shù)的選擇方法32-33
• 4.2.3 基于SVM的生產(chǎn)計劃時間評價模型實驗仿真33-34
• 4.3 基于遺傳算法優(yōu)化的SVM生產(chǎn)計劃時間評價模型34-38
• 4.3.1 基于遺傳算法優(yōu)化的SVM參數(shù)選擇方法34-37
• 4.3.2 GA-SVM生產(chǎn)計劃時間評價模型實驗仿真37-38
• 4.4 本章小結(jié)38-39
• 第五章 生產(chǎn)計劃時間評價模型在離散制造企業(yè)中的應(yīng)用39-50
• 5.1 應(yīng)用背景及環(huán)境介紹39
• 5.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理39-44
• 5.2.1 A企業(yè)車間數(shù)據(jù)分析39-41
• 5.2.2 車間數(shù)據(jù)初步預(yù)處理41-43
• 5.2.3 樣本集屬性約簡43-44
• 5.3 基于GA-SVM方法的生產(chǎn)計劃時間評價模型在企業(yè)中的應(yīng)用44-49
• 5.3.1 實驗結(jié)果分析與對比47-49
• 5.4 本章小結(jié)49-50
• 第六章 總結(jié)與展望50-52
• 6.1 總結(jié)50
• 6.2 不足與展望50-52
• 6.2.1 本文的不足之處50-51
• 6.2.2 未來的展望51-52
• 參考文獻52-54
• 致謝54-55
• 個人簡歷55
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文55

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本文編號：992713