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1. 支持向量回归在不确定面向订单装配环境下交货期预测中的应用
孙德厂 史海波 刘昶
计算机应用    2013, 33 (08): 2362-2365.  
摘要621)      PDF (753KB)(394)    收藏
针对面向订单装配(ATO)生产环境,如何根据订单信息、生产系统特性快速地估算出准确、可靠的交货期问题,在分析不确定性要素对交货期影响机制的基础上,构建了订单交货期预测模型。模型参数包括三个部分:订单上线时间、装配周期和异常拖期。订单上线时间基于零部件、生产能力的可用性,订单装配周期和异常拖期采用基于实际生产历史数据的支持向量回归(SVR)方法进行预测。案例研究表明该模型预测结果与实际交货期接近,可以用于指导订单交货期协商。
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2. 基于改进贝叶斯方法的轨迹预测算法研究
李万高 赵雪梅 孙德厂
计算机应用    2013, 33 (07): 1960-1963.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.07.1960
摘要901)      PDF (671KB)(725)    收藏
针对传统轨迹预测方法在历史轨迹数目有限时,预测准确度较低的问题,提出一种改进的贝叶斯推理(MBI)方法,MBI构建了马尔可夫模型来量化相邻位置的相关性,并通过对历史轨迹进行分解来获得更准确的马尔可夫模型,最后得到改进的贝叶斯推理公式。实验结果表明,MBI方法比现有方法的预测速度快2到3倍,并且有较高的准确度和稳定性。MBI方法充分利用现有轨迹信息,不仅提高了查询效率,还保证了较高的预测精度。
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