基于深度网络的汽车配件两级备件决策

摘要：

备件业务是汽车配件售后市场重要组成部分,针对汽车备件决策过程中信息不完备与多样性的问题,提出一种正则化VIT-BiLSTM两级备件决策模型.首先,根据配件类型对数据进行两级划分,以获取其内在联系.然后,利用Vision Transformer(VIT)模型对配件数据进行关键特征的提取.随后,通过双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)捕捉特征之间的双向长时依赖关系,并在每个序列单元中融入组套索正则化项,进一步提高模型准确率.最后,利用第三方云平台的配件数据进行算例分析.实验结果表明,模型一级与二级的决策准确率分别高达99％、97％,召回率分别为97.3％、96.6％,F值分别为0.977、0.964,说明本模型可以为配件代理商提供实时数据参考,辅助其进行备件决策.

关键词：汽车配件、深度网络、两级备件决策、VIT模型、BiLSTM模型、组套索正则化

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;四川省科技计划资助项目

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：3820-3829