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面向个性化车身产品客户动态需求获取与预测的扩展QFD研究
1
作者
潘振华
刘海江
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2014年第4期564-572,共9页
提出基于成分数据时间序列与向量自回归模型的扩展质量功能展开方法,在车身产品开发的初期,捕捉并预测客户的个性化需求。基于层次分析方法,建立传统的质量功能展开模型;根据客户需求重要度取样所形成的时间序列特点,将单纯形空间内的...
提出基于成分数据时间序列与向量自回归模型的扩展质量功能展开方法,在车身产品开发的初期,捕捉并预测客户的个性化需求。基于层次分析方法,建立传统的质量功能展开模型;根据客户需求重要度取样所形成的时间序列特点,将单纯形空间内的成分数据转换为实域内的时间序列,并对其应用向量自回归模型进行预测;将有效的样本外预测序列转换为客户需求重要度预测时间序列,计算出设计属性的预测优先度,以指导个性化车身产品开发过程中的资源分配。
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关键词
质量功能展开
个性化
车身
客户动态需求
成分数据
向量自回归模型
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题名
面向个性化车身产品客户动态需求获取与预测的扩展QFD研究
1
作者
潘振华
刘海江
机构
同济大学机械工程学院
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2014年第4期564-572,共9页
基金
国家高技术发展计划(863计划)项目(2008AA04Z105)资助
文摘
提出基于成分数据时间序列与向量自回归模型的扩展质量功能展开方法,在车身产品开发的初期,捕捉并预测客户的个性化需求。基于层次分析方法,建立传统的质量功能展开模型;根据客户需求重要度取样所形成的时间序列特点,将单纯形空间内的成分数据转换为实域内的时间序列,并对其应用向量自回归模型进行预测;将有效的样本外预测序列转换为客户需求重要度预测时间序列,计算出设计属性的预测优先度,以指导个性化车身产品开发过程中的资源分配。
关键词
质量功能展开
个性化
车身
客户动态需求
成分数据
向量自回归模型
Keywords
analytic hierarchy process
autocorrelation
automobile bodies
calculations
compositional data
design
dynamic customers＇ needs
mathematical models
personalized auto-body
product develop- ment
quality function deployment
resource allocation
time series
vector autoregression model
分类号
O213.1 [理学—概率论与数理统计]
U462.1 [理学—数学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
面向个性化车身产品客户动态需求获取与预测的扩展QFD研究
潘振华
刘海江
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2014
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