运筹与管理
運籌與管理
운주여관리
OPERATIONS RESEARCH AND MANAGEMENT SCIENCE
2013年
1期
179-186
,共8页
资源分配方法%混合加工作业成本%BP神经网络%粗糙集%钢铁
資源分配方法%混閤加工作業成本%BP神經網絡%粗糙集%鋼鐵
자원분배방법%혼합가공작업성본%BP신경망락%조조집%강철
cost control method%resource allocation%mixed-processing activity cost%BP neural network%rough set%Iron and steel
面向订单生产的钢铁企业实际生产过程中,在订单量、设备生产能力不匹配的约束条件下,加热、退火等工序会出现混合加工情况,如何合理计算混合加工时产品的资源消耗量是提高产品成本准确性的关键.本文提出了基于粗糙集和BP神经网络相结合的混合加工资源消耗计算方法,通过粗糙集提取了资源消耗的必要影响因素,确保资源分配对象划分准确,利用BP神经网络建立影响因素与资源消耗的分配关系,通过上述关系计算混合加工时的资源消耗量.最后通过实例,应用5-fold交叉验证方法,提高了资源分配模型的泛化能力,并与回归分析法对比,验证了该方法具有较高的精度和收敛速度,为混合加工作业在成本动因很难制定情况下,准确计算资源消耗提供了方法支持.
麵嚮訂單生產的鋼鐵企業實際生產過程中,在訂單量、設備生產能力不匹配的約束條件下,加熱、退火等工序會齣現混閤加工情況,如何閤理計算混閤加工時產品的資源消耗量是提高產品成本準確性的關鍵.本文提齣瞭基于粗糙集和BP神經網絡相結閤的混閤加工資源消耗計算方法,通過粗糙集提取瞭資源消耗的必要影響因素,確保資源分配對象劃分準確,利用BP神經網絡建立影響因素與資源消耗的分配關繫,通過上述關繫計算混閤加工時的資源消耗量.最後通過實例,應用5-fold交扠驗證方法,提高瞭資源分配模型的汎化能力,併與迴歸分析法對比,驗證瞭該方法具有較高的精度和收斂速度,為混閤加工作業在成本動因很難製定情況下,準確計算資源消耗提供瞭方法支持.
면향정단생산적강철기업실제생산과정중,재정단량、설비생산능력불필배적약속조건하,가열、퇴화등공서회출현혼합가공정황,여하합리계산혼합가공시산품적자원소모량시제고산품성본준학성적관건.본문제출료기우조조집화BP신경망락상결합적혼합가공자원소모계산방법,통과조조집제취료자원소모적필요영향인소,학보자원분배대상화분준학,이용BP신경망락건립영향인소여자원소모적분배관계,통과상술관계계산혼합가공시적자원소모량.최후통과실례,응용5-fold교차험증방법,제고료자원분배모형적범화능력,병여회귀분석법대비,험증료해방법구유교고적정도화수렴속도,위혼합가공작업재성본동인흔난제정정황하,준학계산자원소모제공료방법지지.
