基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测研究

发布时间：2017-03-20 07:12

  本文关键词：基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着客户个性化需求的日益增长和信息技术的不断发展,以产品族为单位和产品平台为基础的产品开发和管理策略在企业产品全生命周期中扮演着越来越重要的角色。单件小批生产就是采用该策略满足客户多样化和个性化需求的典型生产方式。对于单件小批生产型企业来说,产品设计和开发是产品全生命周期的关键组成,同时产品成本管理也是其经营管理活动中不可缺少的部分。然而,单件小批产品存在着结构复杂、产品设计和开发难度大以及生产准备周期长等诸多问题。如何在产品开发设计阶段有效地对单件小批产品进行制造成本预测关系到产品的市场竞争力、生产阶段的成本控制以及在订单管理过程中对客户的快速反馈。因此,在产品设计阶段对新产品制造成本进行预测已成为企业成本管理活动甚至企业经营决策的重要部分。本文以单件小批产品为研究对象,构建基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型,为单件小批型企业经营决策和成本控制管理提供有效依据和信息。论文的主要研究内容分为以下几个方面:首先,对基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测进行总体研究。在明确产品制造成本含义和设计阶段制造成本预测重要性的基础上,分析现有方法的局限性,结合单件小批产品的特点,提出研究范围并对论文需要解决的关键问题进行说明;提出产品模块化及结构分解、产品制造成本的影响因素分析和改进的LS-SVM预测模型三部分总体方案内容,并对研究思路和技术路线进行说明。其次,提出基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型。在产品族、产品平台和模块化理论的基础上对产品进行模块化及结构分解;获取和筛选产品制造成本的各个影响因素;提出以样本相似加权方法为基础的改进LS-SVM预测模型,分析单件小批产品制造成本预测特点并说明LS-SVM改进的必要性,阐述改进LS-SVM原理并对预测模型进行说明。再次,对基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型求解及评价进行说明。提出改进LS-SVM预测模型的基本流程,并对各个步骤进行说明;分析预测模型评价的必要性,说明预测模型的评价指标及计算方法。最后,论文结合某公司油箱箱体件的相关数据,进行了制造成本预测。对产品进行模块化和结构分解,收集数据确定样本,获取和筛选产品制造成本的影响因素,通过预测模型计算得出制造成本预测值,并进行应用效果分析,验证本文模型的科学性和有效性。
【关键词】：单件小批产品 制造成本预测 改进LS-SVM 相似加权
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F406.72
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-9
• 1 绪论9-19
• 1.1 选题背景9-10
• 1.2 国内外研究现状10-15
• 1.2.1 国外研究现状10-12
• 1.2.2 国内研究现状12-14
• 1.2.3 国内外研究现状综述14-15
• 1.3 研究目的和意义15-16
• 1.3.1 研究目的15
• 1.3.2 研究意义15-16
• 1.4 论文研究内容及章节安排16-17
• 1.5 本章小结17-19
• 2 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测总体研究19-33
• 2.1 产品制造成本预测概述19-21
• 2.1.1 产品制造成本内涵19-20
• 2.1.2 产品制造成本预测20-21
• 2.2 产品制造成本预测方法分析及总结21-25
• 2.2.1 产品制造成本预测方法分析21-24
• 2.2.2 产品制造成本预测方法总结24-25
• 2.3 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测分析25-29
• 2.3.1 单件小批生产方式概述25-26
• 2.3.2 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测范围界定26-28
• 2.3.3 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测关键问题28-29
• 2.4 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测总体方案29-32
• 2.4.1 方案内容29-30
• 2.4.2 研究思路30-31
• 2.4.3 技术路线31-32
• 2.5 本章小结32-33
• 3 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型33-47
• 3.1 产品模块化及结构分解33-37
• 3.1.1 产品族和产品平台33-35
• 3.1.2 模块化理论35-36
• 3.1.3 模块化集成平台36-37
• 3.2 产品制造成本影响因素分析37-40
• 3.2.1 产品制造成本影响因素获取37-39
• 3.2.2 产品制造成本影响因素筛选39-40
• 3.3 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型构建40-45
• 3.3.1 单件小批产品制造成本预测方法选择40-41
• 3.3.2 LS-SVM改进的必要性分析41-42
• 3.3.3 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型42-45
• 3.4 本章小结45-47
• 4 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型求解及评价47-55
• 4.1 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型求解47-52
• 4.1.1 基础数据48
• 4.1.2 基于特征加权欧氏距离法的样本相似权重计算48-49
• 4.1.3 数据归一化处理49-50
• 4.1.4 核函数选择50-51
• 4.1.5 基于粒子群算法的参数优化51-52
• 4.2 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型评价52-53
• 4.3 本章小结53-55
• 5 应用案例55-67
• 5.1 A公司背景55
• 5.2 基于改进LS-SVM的A公司油箱箱体制造成本预测55-61
• 5.2.1 基础数据55-59
• 5.2.2 样本相似权重计算59-60
• 5.2.3 数据训练与预测60-61
• 5.3 应用效果分析61-66
• 5.3.1 预测结果61-62
• 5.3.2 方法可靠性验证62-64
• 5.3.3 与常用方法对比分析64-65
• 5.3.4 企业应用效果分析65-66
• 5.4 本章小结66-67
• 6 结论67-69
• 致谢69-71
• 参考文献71-77
• 附录77
• 作者在攻读硕士学位期间参加的主要项目77

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