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基于CNN-SVR的作业车间订单完工周期预测方法: 收藏
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引用; 《机械设计》2023年第2期40卷 57-64页; 作者：于嘉惠李铁克王柏琳张文新张卓伦袁帅鹏北京科技大学经济管理学院北京100083 钢铁生产制造执行系统技术教育部工程研究中心北京100083; 经典作业车间生产环境包含多产品、多机器和多工序,提高其完工周期的预测精度对于企业提高客户满意度、优化生产调度等方面都具有重要意义。因此,针对作业车间订单完工周期预测问题提出一种卷积神经网络-支持向量回归(CNN-SVR)方法。首...; 经典作业车间生产环境包含多产品、多机器和多工序,提高其完工周期的预测精度对于企业提高客户满意度、优化生产调度等方面都具有重要意义。因此,针对作业车间订单完工周期预测问题提出一种卷积神经网络-支持向量回归(CNN-SVR)方法。首先,将订单完工周期影响因素分类为订单信息与车间实时状态信息,并分析得到其中的关键特征因素。进而,采用ReLU激活函数训练卷积神经网络,对生产数据特征进行自适应提取,并将结果输入至支持向量回归模型中进行预测。最后,设计FlexSim作业车间仿真模型生成车间订单生产数据,确定评价指标并进行试验验证。结果表明,相较于其他对比模型,CNN-SVR预测方法在拟合优度和预测误差等方面均有很好表现,能够得到理想的预测效果。; 来源：详细信息评论

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