聚类分析结合BP神经网络的钢坯库堆垛问题算法

• 作者: 宋向荣 李枢 李鸿宇 胡宇
• 来源期刊: 辽宁科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: K-means聚类 BP神经网络 钢坯倒垛 订单重组
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 材料与冶金工程
• 页码范围: 31-37,51
• 页数: 8页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5418字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13988/j.ustl.2016.01.007

摘要

在考虑了钢坯库实际堆垛的基础上，设计了一种将订单K-means聚类分析后通过BP神经网络生成入库计划的算法。该算法主要分为2个阶段，首先通过K-means聚类将轧制计划中的合同按照轧制出厂日期等条件形成类别；然后通过BP神经网络算法生成入库计划。利用钢厂实际生产数据对本算法进行验证。结果表明，本算法能够有效地减少倒垛次数，提高垛位空间利用率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡宇		6	7	2.0	2.0
2	李鸿宇		1	0	0.0	0.0
3	李枢		1	0	0.0	0.0
4	宋向荣		1	0	0.0	0.0