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题名应用RBF神经网络的订单完成时间(OCT)预测
被引量：3
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作者
王燕青
袁逸萍
李晓娟
李明
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机构
新疆大学机械工程学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2020年第12期228-231,共4页
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基金
国家自然科学基金(51365054)。
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文摘
针对传统OCT预测对于影响因素考虑不周以及预测准确率低的问题,在实时作业车间基础上考虑RBF神经网络的优势,提出了一种基于RBF神经网络的OCT预测方法。首先,剖析了OCT的主要影响因素,明确了订单构成和车间实时负载对于OCT的影响;然后,利用FLEXSIM仿真平台,建立了离散制造车间生产过程的先进仿真模型。采用仿真方法采集样本数据,利用RBF神经网络搭建OCT预测模型;最后,运用实例阐述了OCT预测的完整过程。结果表明,该方法对OCT的预测具有更好的效果。
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关键词
实时作业车间
离散制造车间
OCT预测
FLEXSIM
RBF神经网络
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Keywords
Real-Time Job Shop
Discrete Manufacturing Workshop
OCT Prediction
FlexSim
RBF Neural Netuork
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
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