基于深度学习的离散智能车间订单完工时间预测方法
设计了一种基于深度学习的预测模型,以提升具有大数据特征的离散智能车间订单完工时间预测能力.从当地企业的MES系统中查询选取生产线的数据用于研究,初步统计分类并使用主成分分析法处理;搭建基于DNN(深度神经网络)的预测模型,初始化模型参数,选择Softmax回归分类器;对比BP神经网络与RBF神经网络,以验证模型准确度和可靠度.
时间预测、深度神经网络、离散智能车间、参数选择、主成分分析
TP391(计算技术、计算机技术)
合肥工业大学大学生创新训练计划项目X202110359033
2022-11-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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