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题名融合LSTM预测需求的线型材料多批次优化下料方法
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作者
庞凯民
朱波
张宏硕
刘宁
张连富
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机构
昆明理工大学机电工程学院
沈阳机床(集团)有限责任公司
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出处
《软件导刊》
2021年第12期30-36,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFB1400301)
云南省人才培养项目(KKSY201401007)。
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文摘
针对小批量多批次生产模式下的线型材料优化下料问题,提出利用长短期记忆网络(LSTM)对后续批次的下料需求进行预测的方法。按照集中下料思想,将预测得到的多个批次下料需求整合成一个较大规模的优化下料问题进行求解,并通过补偿下料对预测误差产生的缺料进行补偿以满足实际下料需求。基于LSTM和经典的列生成法构建型材优化下料模型,根据收集到的下料需求历史数据对模型进行训练和测试。仿真实验结果表明,该模型对切割零件需求预测精度较高(平均决定系数R2达到0.93),相比批次下料方法和基于库存下料方法,原材料利用率分别提升了0.14%和0.03%,原材料成本分别减少了14963.4元和14332.4元,证明了模型的有效性。
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关键词
线型材料优化下料
多批次下料
列生成法
需求预测
长短期记忆人工神经网络(LSTM)
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Keywords
optimized blanking of linear materials
multi batch blanking
generation method
demand prediction
LSTM
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于SPSS的多元分析在山东省物流产业中的应用
被引量:2
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作者
张宏硕
庞凯民
徐淼
刘宁
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机构
昆明理工大学机电工程学院
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出处
《软件》
2020年第5期160-165,共6页
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文摘
本文致力于研究山东省物流的特点,在综合国内外物流发展特点的基础上,通过聚类分析方法、主成分分析和因子分析方法,构建山东省物流发展评价指标体系,对山东省17个地市的物流发展水平进行排名与分类,并对山东省的物流现状进行综合评价。结合各城市物流发展的实际情况,提出相关的建议,以期对整个山东省物流发展提供些帮助,致力于提高山东省整体的物流发展水平,希望为主管物流产业的相关部门制定相应政策建立一定的理论依据。
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关键词
聚类分析
因子分析
主成分分析
综合评价
物流产业
SPSS
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Keywords
Clustering analysis
Factor analysis
Principal component analysis
Comprehensive evaluation
The logistics industry
SPSS
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分类号
TP315
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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