基于加权LS-SVM的批量产品标准差预测与质量控制

发布时间：2020-12-16 08:30

　　文章针对供应商批量交货产品的质量预测与控制问题,采用加权最小二乘支持向量机的方法对交货产品的质量数据进行训练和预测。由于单一产品的质量值存在不稳定及偶然现象,因此将单个产品进行分组,选择对各组产品的质量标准差进行预测,提高了质量预测的鲁棒性,使得预测行为更加可靠。在加权最小二乘支持向量机预测模型的基础上,采用蜻蜓算法寻找模型相关参数的最优值,使预测精度得以提高。针对质量标准差的预测数据进行质量控制分析,使用MINITAB绘制Xbar-S控制图,通过控制图发现异常点并对其改进,重新建立质量标准差数据的预测模型,并绘制控制图,使得改进后的质量标准差值得以控制。 

【文章来源】：统计与决策. 2020年16期 北大核心CSSCI

【文章页数】：4 页

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2919860