基于GA_BP算法的化工设备设计人工时预测

发布时间：2017-06-21 14:00

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【摘要】：针对目前人工估算人工时预测精度低的问题,提出基于遗传算法优化反向传播神经网络的算法建立人工时预测模型,对化工设备设计人工时进行定量预测。首先对化工设备设计项目的管理流程和设计特点进行分析;然后对用户数据库中的历史项目数据进行统计,并对统计数据进行参数的贡献度和相关性分析,同时结合参数在预测时获取的难易程度,选择出适当的人工时预测模型输入参数;再建立基于反向传播算法的预测模型,并针对反向传播算法的缺陷选择遗传算法优化反向传播神经网络和支持向量机算法进行建模,预测结果表明遗传算法优化反向传播神经网络算法更适合化工设备设计人工时预测。采用基于遗传算法优化反向传播神经网络算法的模型进行了实例预测。
【作者单位】： 四川大学化学工程学院;西南交通大学机械工程学院;中国成达工程有限公司;
【关键词】： 人工时 化工设备设计 定量预测 BP神经网络 遗传算法 支持向量机
【分类号】：TQ050.2;TP18
【正文快照】： 0引言化工建设项目的设计工作属于典型的技术密集和知识密集型工作,最主要的成本是人力成本,可用消耗的人工时来衡量。人工时是企业在项目初期投标报价、设计工作开展初期制定工作计划,以及进行优化的人力资源安排的重要依据,因此人工时的预测非常重要。人工时在化工工程项目

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本文编号：468839