基于AHP-BP神经网络的汽车产品客户需求分析

发布时间：2023-11-04 08:21

　　为寻求大规模生产和定制生产的平衡,指导汽车厂商实现设计及生产等资源的合理分配,通过建立客户需求层次模型,将主观的需求信息转化为客观的权重数据;采用R型算法实现需求聚类和重组,建立了面向中级产品组的客户定制需求指标体系,并采用K-means算法实现对需求信息的有效压缩;建立了相应的定制需求与功能模块质量屋,根据该质量屋构建BP神经网络,并通过仿真预测产品各子功能模块权重,为车企实现以最少的综合成本和最短的产品周期在最大程度上满足客户的定制需求提供参考。

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
一、面向客户需求的汽车大规模定制策略概述
二、基于层次分析法的汽车产品客户定制需求分析
    (一)基于AHP的汽车产品客户定制需求建模
    (二)基于汽车产品客户定制需求层次模型的分析
三、汽车产品客户定制需求聚类分析
    (一)基于R型算法的汽车产品客户定制需求聚类分析
    (二)汽车产品客户定制需求重组
    (三)基于K-means算法的汽车产品客户聚类分析
四、基于BP神经网络的汽车产品客户定制需求转换分析
    (一)汽车产品客户定制需求与功能模块质量屋
    (二)汽车产品客户定制需求与功能模块的BP神经网络建模
    (三)BP神经网络样本训练结果分析
        1.BP神经网络训练误差分析
        2.BP神经网络回归分析
    (四)BP神经网络仿真预测分析
五、结论



本文编号：3859930