离散制造业中生产计划时间预测模型的研究与应用

发布时间：2017-10-08 07:22

  本文关键词：离散制造业中生产计划时间预测模型的研究与应用

  更多相关文章： SVM算法 邻域粗糙集 生产时间预测 遗传算法

【摘要】：2015年我国首次在政府工作报告中提出“中国制造2025"概念,倡导智能化的方式改造生产系统和生产过程。本课题研究分析将智能算法引入离散制造业生产时间的预测中,通过智能算法对工厂的预测结果做出是否合理的评价。从而为工厂预测提供依据,减少工厂不合理的资源投入,促进制造业工厂的“智能化工厂”建设。本课题主要工作如下：(1)概述了当前国内外学者对离散制造业生产计划预测的相关研究,阐述了建立模型所使用的相关技术方法,而且指出了现有模型出现的不足,从现有模型的不足之处出发,提出了本论文中建立模型使用到的主要技术方法。(2)介绍了本课题的研究对象离散制造业和课题应用企业的相关信息,以及离散制造业当前的零件生产过程,并分析了某离散制造业目前在生产时间预测上通用的方法,指出了其中存在的问题,引出了本课题使用智能化非经验依靠的理论解决生产计划中时间预测是否合理的问题的方法。(3)主要介绍了邻域粗糙集、遗传算法、支持向量机算法理论,并使用遗传算法对SVM的核函数参数和惩罚因子的选取进行了优化,应用邻域粗糙集算法对生产数据作了特征属性的约简,提出了基于邻域粗糙集的GA-SVM算法的生产计划时间预测评价模型。(4)依据某离散制造企业车间6年内的数据作为初始样本,并对初始样本进行数据预处理,通过邻域粗糙集进行属性约简,约简后得到的新数据作为GA-SVM模型的输入,建立生产计划时间预测合理性的评价模型。
【关键词】：SVM算法 邻域粗糙集 生产时间预测 遗传算法
【学位授予单位】：宁夏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F406.2
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 引言7-10
• 1.1 课题背景7
• 1.2 国内外研究现状7-8
• 1.3 已有模型存在的不足和展望8
• 1.4 本文主要工作8-10
• 1.4.1 本论文主要研究内容8-9
• 1.4.2 本论文组织结构9-10
• 第二章 离散制造业简介与课题应用企业简介10-20
• 2.1 离散制造业简介10-11
• 2.2 离散制造业中的生产时间计划需求11
• 2.3 课题应用企业情况简介11-18
• 2.3.1 课题应用企业车间生产过程简介12-14
• 2.3.2 课题应用企业生产时间预测方法14-15
• 2.3.3 课题应用企业生产时间预测中存在的问题15-16
• 2.3.4 本课题模型抽象16-18
• 2.4 本章小结18-20
• 第三章 机器学习理论方法概述20-29
• 3.1 邻域粗糙集理论与方法20-22
• 3.2 支持向量机理论研究22-26
• 3.2.1 支持向量机分类器原理分析25-26
• 3.3 遗传算法理论与方法26-27
• 3.3.1 遗传算法理论26-27
• 3.3.2 遗传算法框架27
• 3.4 本章小结27-29
• 第四章 生产计划时间评价模型的建立29-39
• 4.1 基于邻域粗糙集的数值属性约简29-31
• 4.1.1 本课题中邻域大小的设定29-30
• 4.1.2 基于邻域粗糙集的属性约简30-31
• 4.2 基于支持向量机的生产计划时间评价模型31-34
• 4.2.1 本课题中支持向量机核函数的选取31-32
• 4.2.2 本课题中支持向量机参数的选择方法32-33
• 4.2.3 基于SVM的生产计划时间评价模型实验仿真33-34
• 4.3 基于遗传算法优化的SVM生产计划时间评价模型34-38
• 4.3.1 基于遗传算法优化的SVM参数选择方法34-37
• 4.3.2 GA-SVM生产计划时间评价模型实验仿真37-38
• 4.4 本章小结38-39
• 第五章 生产计划时间评价模型在离散制造企业中的应用39-50
• 5.1 应用背景及环境介绍39
• 5.2 数据预处理39-44
• 5.2.1 A企业车间数据分析39-41
• 5.2.2 车间数据初步预处理41-43
• 5.2.3 样本集属性约简43-44
• 5.3 基于GA-SVM方法的生产计划时间评价模型在企业中的应用44-49
• 5.3.1 实验结果分析与对比47-49
• 5.4 本章小结49-50
• 第六章 总结与展望50-52
• 6.1 总结50
• 6.2 不足与展望50-52
• 6.2.1 本文的不足之处50-51
• 6.2.2 未来的展望51-52
• 参考文献52-54
• 致谢54-55
• 个人简历55
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文55

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本文编号：992713