基于RBF的离散制造业产量预测模型研究

• 作者: 张瑞娟 毕利
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 高级计划排程 产量预测
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 应用案例
• 页码范围: 84-87
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 3444字
• 语种: 中文

摘要

离散制造业中产量预测系统是个动态复杂的系统,影响因素众多,面对这样一个复杂而庞大的系统很难将通用的系统直接应用到企业中,因此首先需要给出一个适合该企业的生产预测模型.在宁夏吴忠仪表厂的应用背景下,本文将RBF神经网络、广义回归神经网络等算法在企业应用中进行比较,找到最适合昊忠仪表厂的产量预测模型,对实验结果进行分析对比.并在企业原有的高级计划排程APS基础上将阀体、阀芯、阀座这三种常用零件产量预测模型应用到其中,在企业生产计划的实际安排中发挥了重大的作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕利	宁夏大学数学计算机学院	32	195	7.0	13.0
2	张瑞娟	宁夏大学数学计算机学院	2	7	2.0	2.0