基于支持向量机的机电产品再制造成本预测方法

发布时间：2017-07-17 00:07

  本文关键词：基于支持向量机的机电产品再制造成本预测方法

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【摘要】：退役机电产品再制造成本是其再制造决策的主要依据之一。针对再制造成本的随机性、不确定性以及可用数据样本有限的问题,提出基于支持向量机的再制造成本预测方法。分析了再制造成本的构成要素、影响因素及其特点,将废旧产品经拆卸、检测后零部件分为可直接再利用、可再制造加工及替换处理等三类,结合其可再制造性,以零部件再制造加工比率、零部件替换比率及技术性指数为输入,再制造成本为输出,构建基于支持向量机的再制造成本预测模型,对机械式变速箱的再制造成本进行了预测,并与BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明,支持向量机预测模型能很好地预测再制造成本,并且预测精度比BP神经网络更好,可为再制造成本的准确预测提供参考。
【作者单位】： 武汉科技大学机械自动化学院;
【关键词】： 机电产品 再制造成本 成本预测 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金项目(71471143)
【分类号】：TH16;TP18
【正文快照】： 1引言我国机电产品已进入报废的高峰期,由于其在生产环节消耗了大量不可再生的自然资源,退役后若不能合理利用将产生巨大的资源浪费与环境污染,对其实施再制造是节约资源促进国民经济可持续发展的有效途径。对于再制造企业而言,再制造成本是其再制造决策的主要依据之一,故首先

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1 杨晓;通过提高效率 促进制造成本降低[J];工具技术;2003年11期

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本文编号：551115